Sollten Sie ChatGPT zur Automatisierung Ihres E-Mail-Programms nutzen?

ChatGPT – lieben wir es? Fürchten wir es? Brauchen wir es wirklich? Bei der Recherche für diesen Beitrag haben wir unser Team intern nach seinen Reaktionen auf ChatGPT befragt, und die Antworten waren sehr gemischt. Als E-Mail-Service-Provider sehen wir die Vorteile generativer KI – und genau das werden wir in diesem Beitrag untersuchen –, aber wir möchten auch über uns Menschen sprechen und darüber, wie KI unser Internet und unsere Interaktionen verändert.

Keine Sorge, wir sind uns ziemlich sicher, dass dies nicht das Ende der Welt ist.

Manchmal ist es besser, Informationen aus erster Hand zu erhalten. Zu Beginn dieses Beitrags haben wir ChatGPT gebeten, sich selbst zu definieren.

Nicht schlecht, aber gehen wir noch ein wenig mehr ins Detail. ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) ist ein Chatbot, der von OpenAI entwickelt und im November 2022 veröffentlicht wurde. Er basiert auf OpenAIs GPT-3 Familie großer Sprachmodelle. ChatGPT ist einzigartig, weil es bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback nutzt. Dadurch ist es dialogorientierter und „menschlicher“ in seinen Sprachsequenzmustern, was es ermöglicht, Ton und Stil effektiver zu beeinflussen:

Bevor wir uns Konzepten wie dem bestärkenden Lernen widmen, sollten Sie sich bewusst machen, dass ChatGPT ein Sprachlernmodell ist. KI ist der Überbegriff für alle generativen und prädiktiven Tools für maschinelles Lernen. Insbesondere Sprachmodelle werden mit Statistiken trainiert und verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeiten und Sequenzen, um Wörter und Antworten vorherzusagen.

Dadurch und in Kombination mit der internen Wissensdatenbank, mit der es trainiert wurde, liefert ChatGPT glaubwürdige Antworten auf Fragen, ohne auf eine Internetsuchmaschine zuzugreifen.

Zu guter Letzt (und dann fangen wir versprochen mit der Analyse an) sind hier einige der Einschränkungen von ChatGPT. Die wichtigste Erkenntnis? ChatGPT ist ein prädiktives Sprachmodell, keine unfehlbare Wissensquelle.

• ChatGPT ist derzeit nicht mit dem Internet verbunden, um Informationen abzurufen. Tatsächlich stammen alle Informationen, mit denen es trainiert wurde, aus dem Jahr 2021 und davor.
• ChatGPT liegt nicht immer richtig.
• ChatGPT ist nicht immer objektiv und kann Ergebnisse mit einer thematischen Voreingenommenheit erzeugen.

ChatGPT funktioniert, indem es Antworten basierend auf der statistischen Struktur von Sprache vorhersagt. Es ist das neueste Sprachmodell von OpenAI und stellt eine wesentliche Verbesserung gegenüber seinem Vorgänger GPT-3 dar.

In diesem Abschnitt über die Grundlagen der Funktionsweise von ChatGPT stammen unsere Quelleninformationen aus dem Bericht Training language models to follow instructions with human feedback , der für InstructGPT erstellt wurde – das zwischen GPT-3 und ChatGPT entwickelt wurde – und das von OpenAI als Schwestermodell zu ChatGPT beworben wird. Dieser Bericht ist das derzeit umfassendste von OpenAI verfügbare Dokument, das sich auf ChatGPT bezieht.

Bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) nutzt Menschen, sogenannte „Labeler“, um das Sprachlernmodell an der Intention der Nutzer auszurichten. Das Hinzufügen eines menschlichen Kontrollelements erzeugt eine dialogorientiertere Sprachstruktur und hilft bei der Erstellung von Vergleichsdaten, um das Sprachmodell besser auf diese häufigen Fallstricke zu trainieren:

• Sprachmodelle sind oft nicht hilfreich.
• Da sie Text vorhersagen, können sich diese Modelle Fakten „ausdenken“, weil die vorhergesagten Wörter zu ihrem Verständnis der Sprachstruktur passen.
• Antworten können möglicherweise nicht interpretiert werden.
• Sprachmodelle können basierend auf ihren Datensätzen Ergebnisse mit thematischer Voreingenommenheit erzeugen.

So funktioniert es:

Als Labeler werden Menschen beauftragt, meist Freiberufler oder Subunternehmer von Websites wie Upwork, und sie sammeln Daten zu menschlichen Einstellungen basierend auf OpenAIs Kriterien für die Nutzerausrichtung. Das Ziel ist es, Labeler zu beauftragen, die empathisch gegenüber verschiedenen Kulturen und Demografien sind. Betrachten Sie menschliche Labeler als eine Jury von Gleichgestellten, die die Ergebnisse von ChatGPT bewertet. Labeler interagieren in verschiedenen Phasen während seines Trainings und seiner Entwicklung mit dem Sprachmodell.

• Phase 1: Ein vorab trainiertes Sprachmodell wird mit einer kontrollierten Teilmenge von Daten versorgt, um eine überwachte Richtlinie, das SFT-Modell, zu erlernen, die aus einer festgelegten Liste von Prompts Ergebnisse generiert.
• Phase 2: Das Sprachmodell ahmt menschliche Einstellungen basierend auf der Überprüfung durch die menschlichen Labeler nach. Die Labeler stimmen über das beste Ergebnis ab. Das Resultat ist ein neuer Datensatz mit Vergleichsdaten, der als Belohnungsmodell bezeichnet wird.
• Phase 3: Das Belohnungsmodell wird verwendet, um das ursprüngliche SFT-Modell zu verbessern, und dieses Modell wird als Richtlinienmodell bezeichnet.

In der Praxis sieht das so aus:

KI ist weder gut noch schlecht, sie ist einfach nur eine Sache. Wir bereiten uns darauf vor, über die Verwendung von ChatGPT für Ihr E-Mail-Programm zu sprechen. Hier ist das Wissen, das Sie im Hinterkopf behalten müssen:

1. KI ist kein Ersatz für menschliche Kreativität. Tatsächlich macht KI oft Fehler und ist in der Lage, Inhalte mit einer Voreingenommenheit zu generieren.
2. KI generiert Antworten nur, wenn sie dazu angewiesen wird. Um KI zu integrieren, müssen Sie einen Ablauf erstellen, der das Tool (ChatGPT) dazu auffordert, eine Antwort zu erstellen.
3. KI verhält sich basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurde. Derzeit kann ChatGPT Antworten basierend auf Ihrem Feedback innerhalb seiner aktuellen Wissensdatenbank neu generieren. Es lernt möglicherweise universell aus Daten, die Sie eingeben, aber nur, wenn OpenAI diese Daten im Backend implementiert.

KI lässt sich zur Automatisierung von Aufgaben verwenden. Automatisierungen triggern KI-Tools wie ChatGPT dazu, Text zu erstellen, aber sie arbeiten nicht autonom.

Erstens, laut Sinchs aktuellem Bericht zum Stand der Kundenkommunikation, 77 % der Verbraucher möchten Werbebotschaften per E-Mail-Marketing erhalten. Das ist ein großer Prozentsatz an Empfängern, der sich mit KI-Automatisierung erreichen lässt. Also, wie würde das funktionieren? 

Wir haben ChatGPT gebeten, einen Absatz darüber zu schreiben, wie wir es mit Mailgun nutzen können, um den E-Mail-Versand zu automatisieren. Folgendes hat es geantwortet:

Wir wollen nicht lügen, das klingt plausibel. Es lieferte uns nicht nur den allgemeinen Prozess für den Versand einer E-Mail über die API, sondern erklärte uns auch, wo und wie sich ChatGPT nutzen lässt, um den Text für die E-Mails zu generieren, und erstellt auf Anfrage E-Mail-Texte wie diesen:

Aber bei Schritt 4 wird es vage: „Möglicherweise müssen Sie auch Webhooks einrichten, um eingehende E-Mails zu empfangen und ChatGPT dazu zu triggern, entsprechend zu antworten.“

Es gibt einige mögliche Wege, ChatGPT in ein Tool wie Mailgun (oder jedes andere cloudbasierte Tool) zu integrieren. Insbesondere hat Zapier einen grundlegenden Zap für ChatGPT- Integrationen erstellt, mit denen Sie ChatGPT mit anderen Tools und Plattformen verbinden. Auch Webhooks lassen sich für die Integration verwenden.

Also haben wir ChatGPT gebeten, sich an einem Webhook zu versuchen, um sich selbst in Mailgun zu integrieren:

Dieser Code ist jedoch nicht direkt einsatzbereit. Als wir ChatGPT gebeten haben, den Code zu generieren, haben wir keine Sprache angegeben, daher scheint Python die Standardeinstellung zu sein – zumindest in diesem Fall. Python ist jedoch nicht für jeden die erste Wahl beim Schreiben von Webhooks.

Unsere erste Empfehlung bei der Nutzung von ChatGPT lautet: Seien Sie spezifisch. ChatGPT ist in der Lage, Code zu generieren und mathematische Gleichungen zu lösen, aber die Definition spezifischer Parameter für ChatGPT ist unglaublich wichtig.

Ein weiterer wichtiger Hinweis: Seien Sie darauf vorbereitet, die Formatierung offline vorzunehmen. ChatGPT verfügt über eine Copy-and-paste-Funktion für Code, aber diese ist entweder nicht völlig fehlerfrei oder überträgt die Formatierung nicht auf alle externen Leseprogramme.

Wir mussten den Code aktualisieren, damit er ausführbar ist:

                                

                                    from flask import Flask, requestrnimport jsonrnapp = Flask(__name__)rnapp.route('/webhook', methods=['POST'])rnrndef webhook():rn    # Get the email data from the requestrn    email_data = json.loads(request.data) # Use ChatGPT to generate a response to the emailrn    response = generate_response_with_chatgpt(email_data)    # Send the response email using the Mailgun APIrn    send_response_email(response, email_data)rn    return 'Response sent'rnrndef generate_response_with_chatgpt(email_data):rn    # Use ChatGPT to generate a response to the emailrn    response = "Generated response using ChatGPT"rn    return responsernrndef send_response_email(response, email_data):rn    # Set up the data for the API requestrn    api_key = 'key-your_api_key'rn    recipient = email_data['from']rn    subject = 'Re: ' + email_data['subject']rn    body = response    # Send the email using the Mailgun APIrn    requests.post(rn        "https://api.mailgun.net/v3/your_domain.com/messages",rn        auth=("api", api_key),rn        data={rn          "from": "Mailgun Sandbox <postmaster@your_domain.com>",rn          "to": recipient,rn          "subject": subject,rn          "text": bodyrn        }rn      )rnrnif __name__ == '__main__': app.run()
                                
                            

Sie müssten diese generierte Web-App entweder auf einem tatsächlichen öffentlichen Server ausführen oder einen Service nutzen, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Anwendung über einen Localhost-Tunnel im Internet verfügbar zu machen. Wahrscheinlich müssten Sie auch einige Anpassungen am Code vornehmen, abhängig von Ihren Tools und Ihrer Umgebung.

Okay, wo stehen wir also? Wir lieben es, Dinge zu automatisieren und Prozesse effizient zu gestalten. Transaktions-E-Mails, die durch eine Nutzeraktion getriggert werden (Passwort-Resets, abgebrochene Warenkörbe usw.), sind phänomenal für Ihr E-Mail-Programm. ChatGPT hilft Ihnen dabei, diesen Teil Ihres E-Mail-Programms vom Text bis zum Code zu erstellen, wenn Sie es als Entwurfsgenerator nutzen und keine Perfektion beim ersten Durchlauf erwarten. Wir sind noch nicht an dem Punkt, an dem KI-Tools die komplette Erstellung dieser Prozesse übernehmen können.

Wäre es nur eine Frage der Zeitersparnis, wäre es sehr einfach, die Integration eines Tools wie ChatGPT in Ihr E-Mail-Programm zu empfehlen. Aber in der tiefen Weisheit von Vanilla Ice können wir Ihnen nur empfehlen: „Stop, collaborate, and listen“, denn diese brandneue Erfindung ist noch nicht perfekt.

Bevor Sie sich voll und ganz auf die Automatisierung mit ChatGPT einlassen, sollten Sie sicherstellen, dass Sie verstehen, wie Ihr E-Mail-Programm funktioniert und an welchen Stellen eine solche Integration am sinnvollsten ist.

Wir haben ChatGPT gefragt, ob es unsere Services zur Optimierung der Zustellbarkeit erklären könnte – nur zum Spaß, im Stil von George Carlin. Folgendes hat es geantwortet:

Verifizierungen von E-Mail-Adressen, fachkundiger Support, um zu verstehen, was Sie in den Spam-Ordner bringen kann, und Analysen sind alles Teil der Zustellbarkeit, aber hier fehlt einiges (einschließlich einer Ähnlichkeit mit George Carlin). Dieser generierte Pitch beweist unseren Standpunkt, dass Zustellbarkeit nicht nur nuanciert ist, sondern auch von Absender zu Absender variiert.

ChatGPT nutzt RLHF, um seine Ergebnisse zu generieren, und menschliche Labeler haben die Aufgabe, in Bezug auf kulturelle Voreingenommenheiten objektiv zu sein, aber die Labeler haben nicht die Aufgabe (soweit wir das beurteilen können), ChatGPT tiefgehend zu verschiedenen Branchen, Demografien oder Communitys zu trainieren.

Bei der Zustellbarkeit besteht Schritt eins darin, Ihre Zielgruppe zu kennen und gezielt auf sie einzugehen – selbst bei etwas so Einfachem wie der Länge der E-Mail. Wenn Ihre Zielgruppe hauptsächlich aus der Gen Z besteht, werden vier oder fünf Textabsätze sie nicht fesseln, was ChatGPT jedoch normalerweise produziert, wenn Sie ihm keinen Parameter für die Länge geben.

Das Gleiche gilt für das Schreiben von Code oder die Fehlerbehebung. Als unser Zustellbarkeitsteam ChatGPT für verschiedene Anwendungsfälle testete, stellte es fest, dass viel Überprüfung erforderlich ist. Dies ist bei der Codegenerierung sehr offensichtlich. Wenn wir Skripte von ChatGPT implementieren und dann versuchen, die daraus resultierenden Fehler zu beheben, läuft das in etwa so ab:

Im Allgemeinen führt der Hinweis auf Fehler bei ChatGPT nicht zu einer korrigierten Antwort, sondern das Tool formuliert die Antwort lediglich um und wiederholt den Fehler mit den von Ihnen bereitgestellten Informationen. Das Ergebnis? ChatGPT ist ein generatives Antworttool, aber es hat noch nicht die Fähigkeit, seine eigenen Antworten zu überprüfen, zu korrigieren oder zu validieren.

Wenn Tools wie ChatGPT auf den Markt kommen und immer mehr Unternehmen sie nutzen, um Inhalte wie E-Mail-Texte zu generieren, besteht dann das Risiko, dass ISPs anfangen hart durchzugreifen, indem sie KI-Inhalte als Spam erkennen? Ist das überhaupt möglich? Anstatt ChatGPT nach seinen Gedanken dazu zu fragen, haben wir mit dem Product Manager von Mailgun, Chris Farmer, gesprochen.

Die meisten E-Mail-Anbieter verlassen sich auf Nutzereingaben, um zu erkennen, was Spam-Inhalte sind und was nicht. Nutzer interagieren mit dem, was für sie relevant ist, basierend auf dem, was sie angefordert haben. Wenn ChatGPT also genutzt wird, um Inhalte für eine Marketingkampagne zu generieren, und diese Inhalte Spam-Keywords, Inhalte, die andere als Spam markiert haben, oder Inhalte enthalten, die für die Zielgruppe basierend auf ihren Abonnements nicht relevant sind, dann könnte der KI-Inhalt leicht als Spam markiert werden.

„ChatGPT ist ein Tool, das Sie Ihrer Werkzeugkiste hinzufügen können, genau wie jedes andere Tool auch. Es bietet die Möglichkeit, unser Leben effizienter zu gestalten, aber es wird uns sicherlich nicht ersetzen.“

Chris Farmer Product Manager bei Sinch Mailgun

Im Hinblick auf die Nutzung von ChatGPT mit Ihrem E-Mail-Programm sehen wir Anwendungsfälle, in denen Sie Texte und Integrationen erstellen könnten wie:

• Generierung von E-Mail-Texten für Transaktions-E-Mails oder Kampagnen
• Schreiben eines Programms zum Versenden von E-Mails über Mailgun
• Schreiben eines Programms zur automatischen Beantwortung von E-Mails basierend auf einer bestehenden Integration mit Ihrer Anwendung, wie z. B. dem Importieren von Kalenderzeitplänen und Ressourcenverfügbarkeit, um auf eingehende Anfragen zu antworten

Aber ChatGPT ist kein Tool nach dem Motto „Einrichten und Vergessen“. Alles, was es erstellt, muss bearbeitet und angepasst werden.

Schon während des Schreibens dieses Beitrags gab es Veränderungen in der Welt der Chat-KI-Tools. Insbesondere Microsoft, das seine Suchmaschine Bing und seinen Browser Edge mit ChatGPT-Funktionen integriert, und Google, das mit Bard rasant eine eigene Lösung entwickelt. Die Ergebnisse an beiden Fronten sind faszinierend, aber definitiv nicht mit einem Bewusstsein ausgestattet.

An der E-Mail-Front beobachten wir das Ganze aufmerksam mit einer frischen Schüssel Popcorn (und einer Hand am Stromkabel… nur für den Fall), aber wir überlassen der KI noch nicht all unsere Aufgaben.

Wir hoffen, dieser Beitrag hat Ihnen gefallen, aber er war nur ein Warm-up. Sehen Sie sich unsere bevorstehenden Webinare an und wählen Sie Ihren Kämpfer. Marketingteams vs. Bots und E-Mail-Geeks vs. ChatGPT.

Autor: Em Blitstein Em Blitstein is a Sr. Content Marketing Manager at Sinch Mailgun. She manages the Mailgun Blog, curates top-notch content, and falls down SEO rabbit holes. She writes about all things email and loves a good dev deep dive.