随着AI技术的发展，获客策略也在不断革新。尤其是谷歌推出的Stax工具，通过评估大型语言模型（LLMs）来帮助企业在获客过程中更加高效地利用AI的力量。本文将通过分析Stax的功能和应用，探讨AI技术在提高获客效率方面带来的新机遇。

谷歌Stax：评估大型语言模型的革新工具

AI获客的关键在于如何高效地与潜在客户沟通并达成交易。在这个过程中，大型语言模型（LLMs）扮演着越来越重要的角色。谷歌最近推出的Stax工具，为评估LLMs提供了一种全新方法。Stax使开发者能够根据自定义标准测试和分析LLMs，从而更精准地选择适合企业需求的模型。这种评估方式不仅能提高模型选择的准确性，还能在实际应用中显著提升获客效果。

基于自定义标准的评估：精准匹配企业需求

利用AI技术提升获客效率，首先需要精准地评估所使用的AI工具。Stax的核心优势在于其灵活的自定义评估标准。例如，对于从事外贸的企业，可以通过Stax设置特定的评估标准来测试模型在处理多语言交流、国际法规解读等方面的能力。这种定制化的评估方式，使得企业能够选择最适合自身业务特点的LLMs，进而提高获客效率和转化率。

Stax快速比较功能：加速模型测试与优化

AI获客的效率不仅取决于模型的性能，还依赖于模型测试与优化的速度。Stax的“快速比较”功能，使开发者能够并排测试多个模型的不同提示，显著减少试错所需的时间。这对于企业来说意味着更快地迭代模型，找到最佳的获客方案。例如，某电商平台通过使用Stax快速比较了多个LLMs的广告文案生成能力，最终选择了一款能够提高广告点击率的模型，实现了显著的业绩提升。

自动评估器：确保模型输出符合标准

AI获客的成功与否，很大程度上取决于模型的输出质量和可靠性。Stax的“自动评估器”功能，使开发者能够构建适合其用例的自定义评估器，或者使用预构建的评估器。这不仅提高了模型评估的准确性，还确保了模型输出始终符合企业需求。例如，在金融行业中，模型的安全性评估尤为重要。通过Stax的自动评估器，企业可以确保生成的金融报告中不包含任何有害或不当内容，从而提高客户信任度。

Stax数据分析仪表板：洞察模型性能趋势

持续优化是提高AI获客效率的关键。Stax的数据分析仪表板，使企业能够更直观地查看模型性能的趋势，比较不同评估器的输出，并分析不同模型在同一数据集上的表现。这种全面的数据分析能力，帮助企业及时发现模型的不足之处，并进行有针对性的优化。例如，某B2B营销公司通过Stax的仪表板，发现了某个模型在特定时间段内的表现下滑，迅速调整了训练参数，成功提升了获客效果。

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