B2B 营销人员使用生成式人工智能的 3 种方式

随着技术和自动化的发展，B2B 营销人员可以比以往更快地访问工具和信息。 随着生成式 AI 的迅速采用，这种演变正在实时发生。 作为 B2B 营销人员，我们必须接受并利用这项技术来发挥我们的优势。

本文将介绍三种使用生成式 AI 的方法：关键字研究、内容创建和数据分析。 这样做将彻底改变您在数字生态系统中营销产品和服务的方式，让没有跟上步伐的竞争对手望尘莫及。

在关键字研究中释放生成式 AI 的力量

传统的关键字研究包括许多方法，但它们都有一个共同点：这是一个手动过程。 一些付费工具、免费工具和插件可以帮助营销人员分析关键词，但这需要时间和精力。 将这项工作外包给代理机构时，成本也可能很高。 即便如此，关键字研究是营销不可或缺的一部分。 它不应该被跳过或忽视。

营销人员用于关键字研究的一些工具包括 Google Keyword Planner、Google Search Console、Semrush 和将 AI 集成到平台中的 Surfer SEO。 MozBar 和 Keyword Research 等浏览器插件也取得了长足的进步，并继续为 B2B 营销人员增加价值。

多达 44.5% 的营销人员使用生成式 AI 进行关键字研究。 ChatGPT 等平台可以帮助营销人员更有效地进行关键字研究。 SEO 自动化加快了这一过程并使查找关键字变得更加容易，但仍然需要人工来确保生成的关键字是相关的、有意义的并适合上下文。 虽然 AI 产出每天都在提高，但智能提示工程现在正成为营销人员需要学习以获得更好结果的关键技能。

使用生成式 AI 进行关键词研究有很多好处，例如提高效率和准确性以及找到以前尚未使用的关键词。 通过让用户快速响应搜索行为的变化，它们可以加快研究速度并为用户提供竞争优势。

这些模型还开发了更具体、更有价值的关键词，确保营销工作触及合适的人群。 生成式 AI 模型可以找到低容量或长尾关键字，从而更容易对内容进行排名。

尽管用于关键字研究的生成式 AI 模型具有很大的潜力，但仍应解决一些挑战。 例如，如果您过于依赖人工智能，您可能会使用可能脱离上下文的关键字来优化内容。 AI 数据中偏差的意外传播可能会导致可能损害您的品牌声誉的关键字。

生成式人工智能的最大挑战是它缺乏文化背景。 考虑到俚语和其他当地问题，市场无处不在的全球跨国公司可能会遇到使用人工智能优化当地语言并确保所有内容在文化上保持一致的问题。

为了克服这些挑战，在人工智能生成的结果和人类监督之间找到平衡至关重要。

深入挖掘：营销的终结还是新的开始？ 关于人工智能的真相

将生成式 AI 模型集成到内容开发中

内容在数字营销中的重要性怎么强调都不为过。 它使 B2B 和技术公司能够与目标受众互动，提升品牌知名度并建立跨所有渠道部署的整合营销计划。

提供价值的高质量和相关内容可以提高客户的信任度和忠诚度。 公司必须始终优先考虑内容，以便在竞争激烈的数字环境中蓬勃发展。

与关键字研究一样，内容创建是一个劳动密集型过程。 营销人员经常投入大量精力来撰写博客、白皮书、电子书和报告等长篇内容。 他们还为社交媒体、标题和其他广告文案撰写简短内容。

营销人员将内容制作外包给代理机构、自由职业者或 Compose.ly 等文案平台也很常见。 这会增加费用并使沟通复杂化。 因此，传统的内容生成方法会消耗大量的时间和资源。

ChatGPT 和类似平台为营销人员提供了前所未有的机会来增强所有内容的创建和生产。 这些模型可以生成看似手工制作的内容，确保品牌声音的一致性，并简化多样化、引人入胜且与上下文相关的内容的创建。

但是，营销人员在内容开发中使用生成式 AI 时，必须始终平衡 AI 与额外的人工监督层。 虽然这些模型可以加快内容制作，但人类背景仍然是确保连贯性、准确性和文化相关性所必需的。 通过结合反馈循环和改进程序，营销人员可以在人工智能生成的内容和人类专业知识之间取得平衡，最终提高内容质量和功效。

生成式人工智能在内容制作方面的优势包括加速流程、提高精度以及生成大量内容的能力。 这些模型可以快速创建高质量的材料，使营销人员能够响应市场波动并抓住实时参与机会。

此外，生成式 AI 可以生成针对特定受众量身定制的准确且相关的内容，确保数字营销活动取得成功。 制作大量内容可以让营销人员更具战略性地思考，而不是撰写博客文章。

尽管生成式 AI 具有变革潜力，但仍存在特定挑战。 例如，当前的人工智能技术无法完全掌握文化或商业背景，这可能会导致内容肤浅或无意义。

由于 AI 生成的内容模糊了人类和机器作者之间的区别，因此可能会出现所有权和版权问题。 透明度对于 AI 生成的内容至关重要，可以保持观众的信任并减少错误信息。

企业在将生成人工智能纳入内容创作时必须谨慎行事，确保人类监督和透明度仍然是不可或缺的组成部分。

深入挖掘：5 位 AI 写作助手在行动

在数据分析中使用生成式 AI

生成式 AI 模型带来了高级数据可视化的新时代。 这些方法支持实时数据跟踪和仪表板创建、复杂网络可视化和各种数据显示选项。 因此，组织可以获得最新信息，做出明智的决策并通过利用实时监控快速调整以适应市场变化。

详细的网络可视化揭示了数据点之间的复杂联系，为不同数据点之间的交互提供了重要的见解。 这种多维数据表示使企业能够了解其营销活动绩效的每个组成部分。

人工智能模型同样可以帮助营销人员从数据中提取可操作的见解。 通过正确的提示，AI 输出可以发现异常和异常值、评估感受和情绪、细分市场并发展买家角色。

异常检测识别可能指示可能的问题或可能性的异常差异。 这在跨付费搜索和展示广告管理大型付费媒体活动时非常有用。

在分析大型对话数据集时，AI 输出可以通过情感分析和情感识别找到内容的情感影响。 市场细分和消费者分析有助于组织通过相应地修改其战略来集中营销工作。

生成式 AI 模型还可以改进预测分析。 例如，时间序列预测使用历史数据来预测未来趋势和事件。 机器学习算法对于生成数据驱动的预测模型至关重要。 生成式 AI 模型通过开发这些方法可以带来更准确的预测，这有助于预测活动绩效。

文本分析也取得了显着进步。 主题建模和文档聚类、网络分析、命名实体识别和关系提取、文本摘要和内容生产都是使用这些模型的任务。

主题建模识别大型数据集中的基本主题，例如社交媒体提及、呼叫中心记录或媒体报道。 它可以帮助找到隐藏的上下文和叙述的模式。

网络分析揭示了不同社区之间的联系，命名实体识别和关系提取，另一方面，揭示了不同实体之间的联系。 这些文本分析可以帮助营销人员识别更高权威的影响者和内容创作者。

生成式 AI 还使社交媒体分析更加高效。 社交网络分析和社区检测揭示了在线社区中人们之间的联系，揭示了用户行为和兴趣。

趋势分析和话题标签监测衡量特定主题和讨论的受欢迎程度，使营销人员能够紧跟行业发展和热门话题。 有影响力的人识别和互动使寻找著名的行业人士和未来的合作机会变得更加容易。

在 B2B 营销工作中充分利用生成式人工智能

随着数字营销格局的变化，B2B 营销人员必须使用尖端技术保持领先地位。 好消息是，几项生成性 AI 统计数据显示营销人员开始采用这项新技术，并且有充分的理由。

生成式 AI 可能会以前所未有的方式改变关键字研究、内容创建和数据分析。 这将迎来数据驱动和整合营销策略的新时代。 尽管仍然存在挑战和限制，但如果明智地使用并结合人类的专业知识和监督，生成式 AI 模型可以产生令人难以置信的结果。

获取营销技术！ 日常的。 自由的。 在您的收件箱中。

企业电子邮件地址

订阅 加工...

见条款。