探索人工智能驱动的视觉内容营销世界
已发表: 2023-11-29营销中围绕人工智能驱动的内容创建的讨论现在正从文本转向视觉。 这是因为视觉内容（视频、静态图像、教程中的屏幕截图、GIF 和信息图表）比单独的文本对观众产生更强烈和持久的影响。 视觉效果的力量如此之大，以至于电子商务营销可以减少退货并节省逆向物流成本。
本文讨论营销人员如何利用人工智能驱动的视觉内容生成的力量，并从引人注目的营销内容中受益。
营销中视觉内容的演变
传统上，创建视觉效果是一个耗费时间和精力的过程，几乎不可能大规模重新创建。 公司依靠高技能的设计师和昂贵的机构来推动他们的视觉内容营销活动。 对于大多数企业来说，这种策略是遥不可及的，除了一些专门从事视觉内容货币化的主要品牌或公司之外。
与此同时，Instagram 和 TikTok 等视觉优先的社交媒体平台，甚至 LinkedIn 上幻灯片和视觉广告的兴起，意味着市场必须保留视觉内容。
快进到 2023 年，人工智能驱动的内容创作彻底改变了这种模式。 仅使用一些自然语言指令从头开始创建原创视觉内容是不可能的。 得益于大型语言模型 (LLM) 和对象识别的进步，人工智能驱动的内容创作结果几乎与人类的创意输出相同。
了解视觉内容创作中的人工智能：它是如何工作的？
所有类型的人工智能驱动的内容创作（包括视觉效果）都使用生成人工智能（GenAI）来工作。 解释一下，GenAI 是一种基于深度学习的人工智能算法，可以学习输入训练数据的模式和结构，并可以吸收千兆字节和太字节的信息。 然后将其作为拖放工具或自然语言聊天界面呈现给用户（营销人员）。
当您输入指令时，GenAI 模型会参考它所学到的一切来开发原始但派生的响应。 您获得的输出，无论是文章标题、广告文案还是设计独特的图像，都是人工智能驱动的内容创建的结果。
在实践中，营销人员给出的指示在复杂性和复杂性方面可能会有所不同，从而导致一些令人惊叹的人工智能生成的视觉效果。
主要是，人工智能驱动的视觉内容创建过程通过以下两种方式之一进行：
视觉生成器：
在这里，您为 AI 提供一个要包含在图形中的概念或一组元素。 您还可以指定风格，例如安迪·沃霍尔式的波普艺术或文艺复兴风格的绘画。 人工智能工具会完成剩下的工作，并将其组合起来创建一个非抄袭的图像。 您还拥有视频生成器，可以通过脚本和 AI 头像创建 AI 驱动的内容。
可视化编辑器：
这些视频和图像编辑工具使用生成式人工智能作为设计过程的关键部分。 例如，Adobe Firefly 完全基于 GenAI，允许营销人员设计新元素并将其叠加到现有图像或视频上。 Photoshop 也使用生成式 AI 来简化复杂的编辑。
人工智能在视觉内容营销中的实际应用
我们正在见证生成式 AI 视觉工具的爆炸式增长，例如 MidJourney、Dall-E、Runway、Firefly 等。 这是因为对人工智能驱动的内容创作有大量的实际应用需求：
内容生成和管理
这个领域最容易实现的成果是使用人工智能进行端到端视觉内容创建。 公司可以使用这项技术为不同的平台重新调整内容的用途，例如，从他们最受欢迎的博客创建 YouTube 视频。 借助人工智能驱动的内容创建，您还可以在有限的时间内设计实验性创意并进行 A/B 测试。
一个稍微复杂但非常有效的用例是人工智能驱动的推荐引擎，它向用户推荐视觉内容。 Netflix 就是一个很好的例子，利用 AI 来了解用户的“心情”和主题偏好，从而推荐最具吸引力的内容。 亚马逊等电子商务平台也使用这项技术来推荐外观相似的产品。
个性化和定位
人工智能可以帮助用户以闪电般的速度看到超个性化的内容。 想象一下广告创意会改变其设计、外观和感觉，以匹配动态的用户行为。 或者，考虑增强现实或虚拟现实营销推广，其中用户的人口统计数据决定他们实时看到的内容。
诚然，我们距离这种程度的个性化和敏捷性还有几年的时间，这主要是因为 GenAI 的高计算性质。
然而，人工智能已经通过与程序化广告技术的集成广泛应用于视觉广告定位。 人工智能使用有关用户行为、人口统计和偏好的数据来优化精确的视觉体验，改变视觉效果的尺寸和位置等元素。
分析与优化
视觉效果是用户生成内容的重要组成部分。 品牌的自然追随者和拥护者可能会频繁分享提及该品牌的图片和视频，但不会在图片说明、帖子或标题中明确提及。 人工智能可让您将所有这些活动置于品牌跟踪、监控和分析的范围内。
这种类型的视觉人工智能工具使用图像识别来理解和标记以视觉方式（在图像、视频或 GIF 中）而不仅仅是通过文本提及品牌的每个实例。
一些人工智能内容营销工具可以分析大量的绩效数据，以生成有关哪些方面做得好的以及哪些方面可以改进的精确建议。 它可以可视化趋势，而不是营销人员浏览成行和成列的表格数据，从而更容易根据见解采取行动。
将人工智能集成到视觉内容策略中的最佳实践
尽管人工智能驱动的内容生成有明显的好处，但也面临着挑战。 当人工智能图像过于模仿艺术家的风格时，就会出现道德问题。 人工智能在重现特定视觉元素（例如人类的手指和眼睛）的细微差别时也可能会遇到困难。 要自信地采用人工智能作为视觉内容策略的一部分，建议遵循一些最佳实践：
- 建立明确的目的和目的：考虑到 GenAI 在企业应用中的实验性质，人工智能生成的视觉效果很容易出错。 定义用户参与率等目标，以确保您保持正轨。
- 选择正确的人工智能工具和技术：目前市场上人工智能驱动的内容生成工具激增。 在投资前与所有组织利益相关者（营销和 IT）进行彻底的研究和尽职调查。
- 确保数据隐私和安全：人工智能工具摄取大量数据。 公司需要制定协议来管理与人工智能的知识产权共享。 此外，必须保护对工具的访问，以防止欺诈和滥用。
- GenAI 使用技能的提升：人工智能驱动的内容生成不仅仅是另一种生产力黑客； 这是组织如何看待创造性过程和重视人类工作的大规模文化转变。 对 GenAI 营销人员和其他员工进行培训，并投资于变革管理。
- 请成立道德委员会：随着公司采用人工智能驱动的内容生成，他们可能会在某个时候面临道德问题。 建立适当的响应机制来处理此类问题，同时维护品牌声誉。
人工智能在视觉内容营销中的未来
人工智能有望改变内容营销领域。 大多数公司都希望偶尔尝试独立的视觉 AI SaaS 解决方案。
然而，未来在于人工智能在战略关头提供的整体内容策略。 组织领导者必须探索人工智能和 GenAI 如何无缝融入其品牌精神和营销工作流程，而不仅仅是对人工智能趋势做出反应。 他们还需要协议和政策来向更多受众传达他们对人工智能生成视觉效果的使用。
接下来，阅读有关视觉和社交内容如何提高在线销售的白皮书。 如果您喜欢这篇文章，请不要忘记通过单击顶部的 LinkedIn、Facebook 和 X（以前称为 Twitter）按钮在特殊媒体上分享。