影響營銷的 4 類 AI：生成式 AI

幾乎不可能忽視人工智能對當今企業的影響。 營銷行業也不例外。 從 ChatGPT 崛起成為有史以來增長最快的平台，到最新的 AI 相關產品發布幾乎成為頭條新聞，我們被淹沒了。

但隨著所有的炒作，營銷領導者和他們的團隊如何才能最好地確定如何利用 AI 來使他們的工作和客戶受益？ 這個由四部分組成的系列將探討四類人工智能 (AI) 以及它們如何對營銷人員及其客戶產生有意義的影響。

本系列的第一篇文章將著眼於生成式 AI，這一類別包括您可能使用過或至少聽說過很多的工具，例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 Bard（專注於生成查詢的文本響應）、MidJourney 和 Dall-E （專注於生成圖像）和許多其他。 您可能對這一類別非常熟悉，但在本系列的後續部分繼續討論 AI 的其他用途之前，我們將在這裡重新審視它。

什麼是生成式人工智能？

生成式 AI 使用現有文本、圖像和其他信息，並從這些來源創建新內容。 他們使用 GPT（生成式預訓練轉換器，用於文本生成）或 Stable Diffusion（用於圖像生成）等底層技術。 他們接受了特定或更一般的數據和信息集的培訓。

一些常用的生成 AI 工具包括：

• 聊天 GPT（文本）
• DALL-E 和 MidJourney（圖片）

此類 AI 需要用戶提供提示以生成輸出。 重要的是要注意，生成的所有內容都是基於一些先前的學習或源文本、圖像或其他材料，並且基礎技術在不斷發展。 這與工具“訓練”的材料相結合，決定了輸出的質量。

為什麼值得關注

雖然生成式 AI 仍處於起步階段，但它仍然可以成為新想法的重要來源。 將其視為為創造性工作提供基礎的創意生成器。 通過向 ChatGPT 詢問 10 個關於博客文章的想法，您可能會得到 3-4 個可靠的想法（這意味著 6-7 個將被丟棄），但這仍然比在截止日期前集思廣益更快、更容易。

另一種思考生成式 AI 的方式是將其作為任務的起點，知道你得到的是初步的，甚至是初稿。 但是，如果您知道這一點，那麼該工具只是為了解決作家的障礙（在基於文本的內容的情況下），或者讓您的插圖畫家或設計師對您想要的視覺效果有一個粗略的了解。

最後，生成式 AI 開始用於個性化環境。 將其視為純粹的個性化引擎仍然有點牽強，但在限制範圍內有一些有趣的用例。

基於文本的個性化變體生成和基於圖像的限制受版權保護的圖像和品牌安全元素的變體已經被使用，至少以有限的方式使用。 由於與創建超個性化所需的內容相關的令人望而卻步的擴展問題，該領域可能具有最大的潛力。

近期潛力

儘管仍有很大的改進空間，但營銷人員可以期待（希望）在不久的將來發生一些事情。

將其用作創意生成器或創意內容的起點提供了幾乎無限的機會。 這可能是您最近聽到如此多有關生成 AI 的原因之一，因為 ChatGPT 也已成為有史以來採用速度最快的軟件平台。

更多的個性化機會也將繼續存在，特別是隨著結果的質量以及限制特定來源材料和保持事物“品牌安全”的能力變得更加複雜。

需要注意什麼

生成式人工智能可以說是目前最受炒作的人工智能工具。 也就是說，它遠非完美，營銷人員和其他希望使用它的人應該注意一些領域。

首先，生成式 AI 有時會在其他引人注目或有趣的文本或視覺效果中引入一些容易避免的錯誤。 例如，用四根手指或不可能的姿勢生成人類圖像使得此類 AI 的一些早期示例還沒有完全準備好迎接黃金時段。

雖然圖像工具已經改進並且出現這些錯誤的頻率有所降低，但您仍然需要注意其他一些可能更細微的問題。 這些可能包括背景圖像或人群中出現奇怪錯誤的匿名人員。

另一個可能更大的問題是用作源材料的圖像的權利。 因為生成式 AI 的響應基於現有材料的提示——基本上無論它是在什麼基礎上“訓練”的——這些材料的來源非常重要。 因此，如果不注意避免使用受版權保護的圖像作為源材料，可能會出現剽竊和版權問題。

我們已經看到了一些與此相關的訴訟，而且還存在更多訴訟的可能性。

結論

如您所見，生成式 AI 目前有一些引人注目的用途並具有相當大的潛力，但營銷人員在大規模採用之前也應謹慎行事。

在本系列的下一篇文章中，我們將探討人工智能可以在營銷中發揮重要作用的另一個領域：預測分析。

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