AI Inside Out #19: Jak využít ChatGPT Code Interpreter

ChatGPT Code Interpreter nabízí marketingovým specialistům několik klíčových výhod. Je skvělým nástrojem pro analýzu dat, předpovídání trendů, úpravu obsahu, ale také pro automatizaci a zefektivnění různých procesů.

Podívejme se na konkrétní příklady využití ChatGPT Code Interpreter v denní praxi. Provedu vás krok za krokem mým postupem. Tento článek bude tedy plný promptů a reálných výstupů.

Využití ChatGPT Code Interpreter pro analýzu dat

Z Google Analytics 4 jsem si stáhl tabulku s daty, která chci analyzovat, od začátku tohoto roku. V tabulce jsou data primárně rozdělena podle jednotlivých týdnů a následně podle zdroje a média.

Prompt:

Na základě poskytnutého datového souboru vytvořte stručný přehled všech kampaní, které proběhly během sledovaného období. Analyzujte metriky a ukazatele. Ke každé z metrik poskytněte podrobný komentář a interpretaci výsledků. Pokud je to možné, srovnejte výsledky s výsledky z předchozího období. Děkuji.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Dobře, abych mohl představit podrobnou analýzu, budu potřebovat více informací o struktuře a obsahu vašeho datového souboru. Začneme tedy načtením souboru a zobrazením několika prvních řádků, abychom pochopili, jaké informace obsahuje.

Finished working
Show work

Děkuji za poskytnutí dat. Váš datový soubor obsahuje informace o různých marketingových kampaních, které proběhly v průběhu několika týdnů. Zdá se, že data jsou agregovaná na týdenní úrovni a každý řádek představuje jednu kampaň z daného týdne.

Metriky v souboru jsou:

Week: Týden kampaně.
Session source / medium: Zdroj nebo platforma kampaně (např. Google, Facebook, Seznam atd.).
Conversions: Počet konverzí, které kampaň generovala.
Total revenue: Celkový příjem generovaný kampaní.
Session conversion rate: Poměr konverzí k celkovému počtu relací.
User conversion rate: Poměr konverzí k celkovému počtu uživatelů.
Average daily revenue: Průměrný denní příjem z kampaně.
ARPPU: Průměrný příjem na placeného uživatele.
ARPU: Průměrný příjem na uživatele.
Average purchase revenue: Průměrný příjem z nákupu.
Average purchase revenue per user: Průměrný příjem z nákupu na uživatele.
Max daily revenue: Maximální denní příjem z kampaně.
Min daily revenue: Minimální denní příjem z kampaně.

Nyní můžeme provést podrobnou analýzu těchto metrik. Pro lepší pochopení trendů a výsledků je vhodné vizualizovat data. Navrhuji vytvořit grafy pro následující metriky:

1. Celkový příjem a počet konverzí podle týdnů a zdroje relací.
2. Průměrný denní příjem, ARPPU a ARPU podle týdnů a zdroje relací.
3. Konverzní sazby podle týdnů a zdroje relací.
4. Maximální a minimální denní příjem podle týdnů a zdroje relací.

Předtím, než začneme s analýzou, můžete potvrdit, že tyto metriky jsou ty, které chcete analyzovat, nebo zda chcete přidat nebo odebrat nějaké metriky.

Prompt:

Pokračuj: Vytvořte stručný přehled všech kampaní, které proběhly během sledovaného období. Analyzujte metriky a ukazatele. Ke každé z metrik poskytněte podrobný komentář a interpretaci výsledků. Pokud je to možné, srovnejte výsledky s výsledky z předchozího období.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Teď, když máme výsledky zobrazené na grafech, můžeme prozkoumat každou metriku podrobněji.

Conversions (Konverze): Počet konverzí se v průběhu týdnů liší v závislosti na zdroji kampaně. Kampaně provozované prostřednictvím Google generovaly nejvyšší počet konverzí, zatímco kampaně na Facebooku a Seznamu měly méně konverzí. Všechny kampaně vykázaly obecně vzestupný trend v počtu konverzí během sledovaného období.

Total Revenue (Celkový příjem): Celkový příjem je v přímé korelaci s počtem konverzí. Kampaně provozované prostřednictvím Google generovaly nejvyšší příjem, zatímco kampaně na Facebooku a Seznamu generovaly méně příjmů. Zde také vidíme obecný vzestupný trend během sledovaného období.

Session Conversion Rate (Konverzní poměr relací): Konverzní poměr relací se liší v závislosti na zdroji kampaně. Kampaně na Facebooku a Seznamu vykazovaly relativně stabilní konverzní poměr relací, zatímco kampaně na Google vykazovaly v průběhu času značné kolísání.

User Conversion Rate (Konverzní poměr uživatelů): Konverzní poměr uživatelů byl relativně stabilní pro všechny kampaně, s mírnými výkyvy v průběhu sledovaného období.

Average Daily Revenue (Průměrný denní příjem): Průměrný denní příjem se v průběhu týdnů zvyšoval pro všechny kampaně. Kampaně na Google generovaly nejvyšší průměrný denní příjem.

ARPPU (Průměrný příjem na placeného uživatele) a ARPU (Průměrný příjem na uživatele): Tyto metriky byly relativně stabilní pro všechny kampaně, s mírnými výkyvy v průběhu sledovaného období.

Average Purchase Revenue (Průměrný příjem z nákupu) a Average Purchase Revenue per User (Průměrný příjem z nákupu na uživatele): Tyto metriky byly relativně stabilní pro všechny kampaně, s mírnými výkyvy v průběhu sledovaného období.

Max Daily Revenue (Maximální denní příjem) a Min Daily Revenue (Minimální denní příjem): Maximální a minimální denní příjmy se lišily v závislosti na zdroji kampaně a v průběhu týdnů. Kampaně na Google vykazovaly nejvyšší maximální a minimální denní příjem.

Celkově lze říci, že kampaně na Google byly nejúspěšnější v generování konverzí a příjmů. Nicméně, všechny kampaně vykázaly pozitivní trend v průběhu sledovaného období, což naznačuje, že jejich výkonnost se zlepšovala.

Pokud jde o srovnání s předchozím obdobím, bohužel nemáme k dispozici žádná data z předchozího období, takže nemůžeme provést přímé srovnání. Pro budoucí analýzy by bylo užitečné mít k dispozici data z předchozích období, abychom mohli sledovat vývoj výkonnosti kampaní v čase.

Prompt:

Prosím, proveďte porovnání týdnů 27-30 s týdny 23-26 a rovněž týdnů 21-30 oproti 08-17.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Díky za vaši trpělivost. Nyní máme výsledky porovnání pro požadované období. Výsledky jsou prezentovány jako procentuální změny.

Týdny 27-30 oproti týdnům 23-26:

Kampaně na Facebooku vykázaly pokles o 91 % v konverzích a 88 % v celkovém příjmu. To je velmi významný pokles. Konverzní poměr relací vzrostl o 127 %, zatímco konverzní poměr uživatelů vzrostl o 224 %. To znamená, že i když byl celkový počet konverzí a příjmu nižší, úspěšnost konverzí v relaci a na uživatele se zvýšila.
Kampaně na Google vykázaly pokles o 22 % v konverzích a 25 % v celkovém příjmu. Konverzní poměr relací vzrostl o 16 %, zatímco konverzní poměr uživatelů vzrostl o 20 %. To znamená, že i když byl celkový počet konverzí a příjmu nižší, úspěšnost konverzí v relaci a na uživatele se zvýšila.
Kampaně na Seznamu vykázaly pokles o 21 % v konverzích a 16 % v celkovém příjmu. Konverzní poměr relací vzrostl o 4 %, zatímco konverzní poměr uživatelů vzrostl o 17 %. To znamená, že i když byl celkový počet konverzí a příjmu nižší, úspěšnost konverzí v relaci a na uživatele se zvýšila.

Týdny 21-30 oproti týdnům 8-17:

Kampaně na Facebooku vykázaly pokles o 60 % v konverzích a 54 % v celkovém příjmu. Konverzní poměr relací poklesl o 5 %, zatímco konverzní poměr uživatelů vzrostl o 19 %. To znamená, že i když byl celkový počet konverzí a příjmu nižší, úspěšnost konverzí na uživatele se zvýšila, zatímco úspěšnost konverzí v relaci se snížila.
Kampaně na Google vykázaly pokles o 11 % v konverzích a 13 % v celkovém příjmu. Konverzní poměr relací vzrostl o 29 %, zatímco konverzní poměr uživatelů vzrostl o 33 %. To znamená, že i když byl celkový počet konverzí a příjmu nižší, úspěšnost konverzí v relaci a na uživatele se zvýšila.
Kampaně na Seznamu vykázaly nárůst o 29 % v konverzích a 6 % v celkovém příjmu. Konverzní poměr relací vzrostl o 20 %, zatímco konverzní poměr uživatelů vzrostl o 21 %. To znamená, že celkový počet konverzí a příjmu, stejně jako úspěšnost konverzí v relaci a na uživatele, se zvýšily.

Celkově lze říci, že kampaně na Facebooku vykazovaly největší pokles v konverzích a příjmech v obou srovnávaných obdobích, zatímco kampaně na Seznamu vykazovaly zlepšení v období týdnů 21-30 oproti týdnům 8-17. Google kampaně vykazovaly mírný pokles, ale zároveň zlepšení v konverzních poměrech.

Prompt:

Nyní bych vás poprosil, abyste mi napsali a přímo ukázali další možnosti grafického zpracování dat a další funkce, které mi pomohou lépe porozumět datům. Děkuji.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Rád bych vám představil některé další metody vizualizace dat, které mohou být užitečné pro hlubší pochopení vašich dat. Některé z nich mohou zahrnovat:

Heatmapy (teplotní mapy): Heatmapy mohou být velmi užitečné pro vizualizaci korelace mezi různými metrikami. Můžete například vytvořit heatmapu korelační matice vašich dat, abyste zjistil, které metriky jsou silně korelovány.
Boxploty (krabicové grafy): Boxploty jsou užitečné pro vizualizaci distribuce hodnot pro jednotlivé metriky. Mohou vám například pomoci identifikovat odlehlé hodnoty nebo porozumět rozptylu hodnot.
Histogramy: Histogramy jsou další užitečný nástroj pro vizualizaci distribuce hodnot. Mohou vám pomoci pochopit, jaké jsou nejčastější hodnoty pro danou metriku.
Pairploty (dvojité grafy): Pairploty jsou skvělé pro vizualizaci vztahů mezi více metrikami najednou. Mohou vám pomoci identifikovat vzorce v datech, které by nebyly jinak zřejmé.

Níže vytvořím příklady těchto typů vizualizací pomocí vašich dat.

Zde jsou příklady různých typů vizualizací, které mohou být užitečné pro pochopení vašich dat:

Correlation Heatmap (Teplotní mapa korelací): Tato mapa zobrazuje korelace mezi různými metrikami ve vašich datech. Čím je barva světlejší, tím je korelace silnější. Například Total revenue (Celkový příjem) má silnou pozitivní korelaci s Conversions (Konverzemi), což dává smysl, protože čím více konverzí máte, tím více příjmu pravděpodobně generujete. Na druhou stranu, Session conversion rate (Konverzní poměr relací) a User conversion rate (Konverzní poměr uživatelů) jsou slabě korelované s Total revenue (Celkovým příjmem) a Conversions (Konverzemi), což naznačuje, že tyto metriky nemusí mít tak silný přímý vliv na celkový příjem nebo počet konverzí.

Boxplots (Krabicové grafy): Tyto grafy zobrazují distribuci hodnot pro jednotlivé metriky. Box v každém grafu zobrazuje mezilehlý rozsah (IQR), který zahrnuje středních 50 % hodnot. Čára uvnitř boxu označuje medián. Body mimo box označují odlehlé hodnoty. Například Conversions (Konverze) a Total revenue (Celkový příjem) mají několik vysokých odlehlých hodnot, což naznačuje, že některé kampaně byly mimořádně úspěšné.

Histograms (Histogramy): Tyto grafy zobrazují frekvenci hodnot pro jednotlivé metriky. Například Conversions (Konverze) má většinu hodnot blízko nule, s několika vyššími hodnotami, což naznačuje, že většina kampaní generuje malý počet konverzí, zatímco některé kampaně generují mnohem více konverzí.

Pairplots (Dvojité grafy): Tyto grafy zobrazují vztahy mezi páry metrik. Každý bod na grafu představuje jednu kampaň. Například na grafu Conversions (Konverze) vs. Total revenue (Celkový příjem) vidíme, že kampaně s více konverzemi obecně generují více příjmů.

Tyto vizualizace mohou být velmi užitečné pro pochopení vašich dat a identifikaci klíčových vzorců a trendů. Pamatujte, že tyto metody jsou pouze nástroje a že nejdůležitější je vždy kontext vašich dat a vaše obchodní požadavky a cíle.

Prompt:

Vypadá to skvěle, prosím pokračujte.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Děkuji za vaši zpětnou vazbu. Nyní bych vám chtěl ukázat několik dalších technik pro vizualizaci a analýzu dat, které mohou být užitečné pro hlubší pochopení vašich dat:

Scatter Plots (Bodové grafy): Bodové grafy jsou skvělé pro vizualizaci vztahů mezi dvěma metrikami. Například můžete vytvořit bodový graf, který zobrazuje Conversions (Konverze) oproti Total revenue (Celkovému příjmu) pro každou kampaň.

Bar Plots (Sloupcové grafy): Sloupcové grafy jsou užitečné pro porovnání hodnot mezi různými skupinami. Například můžete vytvořit sloupcový graf, který zobrazuje průměrný Total revenue (Celkový příjem) pro každý zdroj kampaně.

Time Series Plots (Časové řady): Časové řady jsou užitečné pro sledování vývoje metrik v čase. Například můžete sledovat, jak se Conversions (Konverze) a Total revenue (Celkový příjem) mění z týdne na týden.

Violin Plots (Violinové grafy): Violinové grafy jsou kombinací boxplotu a hustoty pravděpodobnosti. Tyto grafy mohou být užitečné pro vizualizaci distribuce a pravděpodobnosti hodnot.

Níže vytvořím příklady těchto typů vizualizací pomocí vašich dat.

Zde jsou příklady několika dalších typů vizualizací, které mohou být užitečné pro hlubší pochopení vašich dat:

Scatter Plots (Bodové grafy): Tyto grafy ukazují vztahy mezi páry metrik. Například na grafu Conversions (Konverze) vs. Total revenue (Celkový příjem) vidíme, že kampaně s vyšším počtem konverzí obecně generují více příjmů.

Bar Plots (Sloupcové grafy): Tento graf ukazuje průměrný Total revenue (Celkový příjem) pro každý zdroj kampaně. Vidíme, že kampaně provozované prostřednictvím Google generují nejvyšší průměrný příjem.

Time Series Plots (Časové řady): Tyto grafy ukazují, jak se Conversions (Konverze) a Total revenue (Celkový příjem) mění v průběhu času. Vidíme, že pro všechny zdroje kampaní se počet konverzí a celkový příjem obecně zvyšuje v průběhu týdnů.

Violin Plots (Violinové grafy): Tyto grafy ukazují distribuci a pravděpodobnost hodnot pro jednotlivé metriky. Širší části „violoncel“ odpovídají oblastem s vyšší hustotou hodnot. Například pro Conversions (Konverze) a Total revenue (Celkový příjem) vidíme, že většina hodnot je soustředěna v nižších oblastech, s několika hodnotami výše.

Tyto metody vizualizace poskytují další způsoby, jak porozumět vašim datům a identifikovat klíčové vzorce a trendy. Mějte na paměti, že žádná metoda vizualizace není „nejlepší“ – ta nejlepší metoda závisí na vašich konkrétních otázkách a cílech.

Zkoumání možností práce s ChatGPT Code Interpreter by vydalo ještě na několik článků. Otázkou jeho využití pro analýzu trendů se tedy budeme zabývat případně v dalším díle AI Inside Out.

ChatGPT Code Interpreter při práci s barvami

Testoval jsem také, jak mi pomůže ChatGPT Code Interpeter v práci s barvami.

Prompt:

Prosím, vytvořte barevnou paletu z tohoto obrázku a ukažte mi výsledek v png. Doplňte hexadecimální kódy barev z obrázku vedle každé barvy. Děkuji.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Zde je barevná paleta vygenerovaná z vašeho obrázku. Každý pruh reprezentuje jednu z dominantních barev na obrázku a pod každým pruhem je hexadecimální kód odpovídající barvy.

Také jsem uložil tuto barevnou paletu jako PNG soubor. Můžete si ho stáhnout z následujícího odkazu: Download palette_with_hex.png

Prompt:

Kontext: Pro e-shop, postavený na platformě Shoptet, chci vytvořit barevnou paletu. Je důležité, jak se budou barvy kombinovat mezi sebou. Zde je popis použití jednotlivých barev v aktuální šabloně:

1. Konverzní barva:
   základní barva odkazů a konverzních prvků
   tlačítka „Do košíku“ na výpisu produktů a „Přidat do košíku“ v detailu produktu
   tlačítka „Pokračovat do košíku“, „Pokračovat“ a „Odeslat objednávku“ v procesu objednávání
   rámečky sekundárních tlačítek
   důležité nadpisy
   slider pro cenový filter, navigace v košíku a další aktivní prvky stránky
2. Konverzní barva po najetí:
   základní barva odkazů a konverzních prvků po najetí myši
   tlačítka „Do košíku“ na výpisu produktů a „Přidat do košíku“ v detailu produktu po najetí myši
   tlačítka „Pokračovat do košíku“, „Pokračovat“ a „Odeslat objednávku“ v procesu objednávání po najetí myši
   pozadí sekundárních tlačítek po najetí myši
3. Barva šablony 1:
   hlavička a navigace v desktopovém rozlišení
   rámečky náhledů fotografií produktu v detailu produktu
   tlačítko „Další produkty“ na stránce kategorie
   načítací ikona popup oken
4. Barva šablony 2:
   tlačítko hlavní navigace v desktopovém rozlišení po najetí myši
   tooltip ikona
   ikona hodnocení produktu
   text záložky v detailu produktu po najetí myši
   pozadí patičky a informačního proužku
5. Barva šablony 3:
   pozadí sidebaru
   pozadí celostránkových bloků (poslední hodnocení, bannery, řádky značek, …)
   pozadí otevřeného mobilního submenu
   pozadí bloků výsledků vyhledávání
   pozadí formuláře hodnocení obchodu
   pozadí speciálních stránek – přihlášení, registrace a uživatelský účet
6. Barva šablony 4:
   barva textu

Vytvořte prosím barevnou paletu z následujícího zadání: „Zemské a útulné odstíny: béžová, krémová, jemně modrá, světle růžová.“ Potřebuji obrázek ve formátu PNG s hexadecimálními kódy vedle každého odstínu.

Barvy:
Zimní a útulné odstíny: béžová, krémová, měkká modrá, světle růžová.

Informace o značce:
„Archetyp ‚Pečlivý hrdina'“

Spojením „The Everyman“ a „The Caregiver“ vzniká archetyp „Pečlivý hrdina“. Tato značka je s vámi v běžném životě a nabízí jednoduchá, ale kvalitní a pečlivá řešení pro vaši rodinu. Hlavní myšlenkou je podpora a péče o rodinu v každém okamžiku života, spojená s jednoduchostí a dostupností. „Pečlivý hrdina“ zjednodušuje každodenní život, dělá ho pohodlnějším a hezčím.

„‚Brand‘: každý den s péčí o vás“.
„Jednoduchá řešení pro zvláštní chvíle vaší rodiny“.
„‚Brand’— vedle vás v každodenní péči o blízké“.

Očekávám, že barvy budou dobře kombinovat a budou čitelné. Pošlete mi prosím seznam barev v textové formě:

Konverzní barva po najetí: REX – [obrázek]
Barva šablony 1: REX – [obrázek]
Barva šablony 2: REX – [obrázek]
Barva šablony 3: REX – [obrázek]
Barva šablony 4: REX – [obrázek]

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Rozumím vašemu požadavku. Než začneme, mám několik doplňujících otázek:

Máte preferenci, která barva by měla být použita pro který prvek šablony? Nebo bych měl vytvořit paletu na základě mého nejlepšího úsudku v souvislosti s archetypem „Pečlivý hrdina“?
Máte nějaké konkrétní hexadecimální kódy pro barvy, které mám použít, nebo mohu vybrat odstíny, které nejlépe vyhovují popisu „zemských a útulných odstínů“?
Jaký je cílový demografický segment vašeho e-shopu? Toto může ovlivnit volbu barev, zejména pokud se jedná o produkty určené pro specifickou věkovou skupinu nebo pohlaví.
Díky těmto informacím budu schopen lépe vytvořit barevnou paletu, která bude odpovídat vašim potřebám a očekáváním.

Prompt:

1. Měl byste vytvořit paletu na základě mého nejlepšího úsudku v souvislosti s archetypem „Pečlivý hrdina“
2. Můžete vybrat odstíny, které nejlépe vyhovují popisu „zemských a útulných odstínů“
3. Na rodiny a jednotlivce, kteří hledají praktické, ale zároveň stylové řešení pro svůj každodenní život:

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Děkuji za vaše odpovědi. Vzhledem k archetypu „Pečlivý hrdina“ a demografickému segmentu vašeho e-shopu bych doporučil následující:

Konverzní barva: Tato barva by měla být nejvýraznější a nejživější, protože je spojena s konverzními prvky. Pro tento účel bych doporučil světle růžovou, protože je to barva, která je nejen přátelská a útulná, ale také upoutá pozornost.

Konverzní barva po najetí: Zde bych doporučil trochu tmavší odstín světle růžové, aby byl viditelný kontrast při najetí myši.

Barva šablony 1: Hlavička a navigace jsou důležité prvky na stránce, takže bych zvolil béžovou, což je klidná a neutrální barva, která bude dobře sloužit jako základní barva šablony.

Barva šablony 2: Doporučil bych krémovou barvu pro tyto prvky, protože je jemná a elegantní, ale zároveň se odlišuje od béžové.

Barva šablony 3: Jemně modrá bude skvělá pro pozadí a jiné prvky, které potřebují vyniknout, ale nejsou tak důležité jako konverzní prvky. Měkká modrá také evokuje pocity klidu a důvěry.

Barva šablony 4: Pro text doporučuji tmavě šedou nebo antracitovou, protože je neutrální a dobře čitelná na světlých pozadích.

Vytvořím nyní obrázek s těmito barvami a jejich hexadecimálními kódy.

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Zde je vámi požadovaná barevná paleta:

Konverzní barva: #FFB6C1 (Světle růžová) – Obrázek [Download file]
Konverzní barva po najetí: #FF69B4 (Hlubší růžová) – Obrázek [Download file]
Barva šablony 1: #F5DEB3 (Béžová) – Obrázek [Download file]
Barva šablony 2: #FFF5E1 (Krémová) – Obrázek [Download file]
Barva šablony 3: #ADD8E6 (Jemně modrá) – Obrázek [Download file]
Barva šablony 4: #333333 (Tmavě šedá) – Obrázek [Download file]
Můžete si obrázek stáhnout zde [Download file]. Doufám, že tato paleta bude vyhovovat vašim potřebám a bude dobře sloužit designu vašeho e-shopu. Pokud máte další dotazy nebo požadavky, dejte mi vědět!

Prompt:

To je příliš barevné, možná bychom měli zkusit vzít jednu barvu a vyzkoušet různé odstíny.
Prosím připnete tady té 3 a pokračujte:
Barva šablony 3: #ADD8E6 (Jemně modrá)
Barva šablony 2: #FFF5E1 (Krémová)
Konverzní barva: #FFB6C1 (Světle růžová)

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Rozumím vašemu požadavku. Pro jednoduchost a koherenci v designu můžeme vytvořit paletu založenou na různých odstínech jedné základní barvy. V tomto případě vycházíme z jemně modré barvy (#ADD8E6).

Zkouším vytvořit paletu s odstíny jemně modré barvy, která bude mít různé stupně světlosti a sytosti, aby byla vhodná pro různé prvky šablony. Vytvořím obrázek s těmito odstíny a jejich hexadecimálními kódy.

Finished working
Show work
Omlouvám se za technickou komplikaci. Zdá se, že došlo k chybě při pokusu o úpravu světlosti barvy. Opravím to a vytvořím novou paletu s odstíny jemně modré barvy.

Finished working
Show work

Odpověď ChatGPT Code Interpreter:

Omlouvám se za předchozí komplikace. Zde je upravená paleta s odstíny jemně modré barvy:
Konverzní barva: \text{#B0DAE9} – Obrázek [Download file]
Konverzní barva po najetí: \text{#91C4D9} – Obrázek [Download file]
Barva šablony 1: \text{#C9E3F2} – Obrázek [Download file]
Barva šablony 2: \text{#FFF5E1} (Krémová) – Obrázek [Download file]
Barva šablony 3: \text{#ADD8E6} (Jemně modrá) – Obrázek [Download file]
Barva šablony 4: \text{#567A93} – Obrázek [Download file]
Můžete si obrázek stáhnout zde [Download file]. Pokud potřebujete další úpravy, dejte mi prosím vědět!

Využití ChatGPT Code Interpreter pro video

Vyzkoušel jsem ještě ChatGPT Code Interpreter pro práci s videem a zvukem. Zajímalo mě, zda mi pomůže při oddělní zvukové stopy od obrazové.

Má smysl nástroj využívat?

ChatGPT Code Interpreter určitě může zefektivnit vaši marketingovou práci. Je však klíčové najít správnou rovnováhu mezi využitím tohoto nástroje a časem stráveným přípravou dat. Při pokusu o spojení tabulek z Google Ads, Facebook Ads, Skliku a GA4 jsem narazil na komplikace spojené s přípravou dat. Strávil jsem mnoho času upravováním tabulek, ať už kvůli formátování, chybějícím sloupcům, rozdílným názvům sloupců v jednotlivých tabulkách, či čekáním na zpracování tabulek nástrojem. Pokud nástroji neposkytnete správně připravená data, proces může být časově náročný.

Jak to bude dál s PPC speciality? Nahradí AI lidskou práci? Pro efektivní využití nástroje jsem potřeboval hlubší znalosti v oblasti datové analýzy a grafiky. Chyběly mi některé specifické termíny, které by nástroj využil na maximum. Tato zkušenost mě tedy spíše motivovala k získání širších znalostí v datové analýze. Bez mých zkušeností a znalostí, by za mě samotný nástroj kompletní a bezchybnou práci nevykonal.

Vidíme se, píšeme si

V článku jsem vám nastínil jen zlomek z toho, k čemu lze ChatGPT Code Interpreter využít. Pokud máte zájem o další informace o tomto nástroji, nebo o jiných AI technologiích, určitě dál sledujte náš magazín. Také se můžete přihlásit k newsletteru Digichef, kde pravidelně přinášíme nové články z oblasti AI a digitálního marketingu.

Máte-li jakékoliv dotazy k mému testování, kontaktujte mě přes LinkedIn. Budu rád za sdílení vašich vlastních zkušeností, ať už s tímto, nebo jiným AI nástrojem.

Pokud se chcete vidět naživo, přijďte na PPC Date. Konečně pořádné rande, kde nebudou chybět skvělé přednášky, networking, něco na zub a celý PPC tým z Taste.

A na závěr malé doporučení. Pokud máte pocit, že ChatGPT je hloupý, tak se nevzdávejte a zkuste se dobrat ke správnému promptu, který vás dovede k výsledkům.