利用生成式人工智能进行创意营销

生成式人工智能在内容方面具有真正的“点石成金”——增强、加速和生成新材料，这在许多方面正在彻底改变营销行业——大型组织的 30% 的对外营销传播将通过数字方式生成2025 年。

生成式人工智能从预先存在的工件中收集知识，以生成新的真实内容，忠实地复制训练数据的特征。 它可以创建培训模块、产品设计、叙述、演示文稿和视频以及其他内容工件。 它还可以生产完全独特的产品或增强现有产品，无论是在同一范式（图像到图像）内还是跨类别（图像到文本）生成。

换句话说，生成式人工智能为营销人员带来了巨大的创造潜力，并提供了多种跨职能的机会来利用其力量。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能建立在可以生成新的真实内容（涵盖文本、图像、音频和视频）的算法之上。 文本生成，如 ChatGPT，是目前最流行的形式； 然而，其他生成型人工智能文本程序，如 Bard (Google) 和 Claude (Anthropic) 也已登场，图像人工智能生成工具，如 Midjourney 也越来越受欢迎。

该技术建立在自然语言处理和机器学习的原则之上。 该软件可以理解用户的提示（请求）并针对各种主题生成可信、真实且听起来自然的文本。

用户可以通过对话格式和界面来指导人工智能程序对文本进行细化和微调。 然后，下一代人工智能工具会识别并吸收用户的查询，以提供更精确、更可靠的结果。

投资者和企业高管对生成式 AI 抱有非理性且高度乐观的兴趣，以至于 IBM 预测 2023 年至 2025 年间 Gen-AI 投资将增加四倍。由于营销预计将成为高度参与的早期采用者，首席营销官高管 (CMO) 处于一个绝佳的位置，可以向其组织展示该技术的价值。

内容创作中的生成式人工智能

GenAI 让营销人员能够以多种方式更快速地生成高质量的内容。 这些工具使内容创作者能够创建原型、研究概念、追求独特的组合，并发现激发创造力而不是取代或限制创造力的替代方法。

营销中的生成式人工智能工具可以：

• 显着提高内容输出和效率。
• 生成需要最少编辑的高质量手稿。
• 制作各种格式的内容，包括电子邮件、博客文章和社交媒体标题。
• 利用人工智能总结的资源可以节省研究时间。

生成式人工智能工具、自然语言处理 (NLP)、机器学习算法和客户数据分析可以为特定受众创建定制内容。

通过分析消费者行为并识别他们与特定平台或品牌的互动模式，可以制定独特的内容策略来提高客户参与度。 当公司聘请及时的工程师和/或投资可以提取品牌指南和 CRM 数据的企业就绪工具时，使用生成式 AI 进行内容创建会变得更加有效。

利用生成式人工智能实现大规模个性化

生成式人工智能的不断进步为文本和视觉营销提供个性化和高度针对性的广告带来了新的可能性。

例如，犹他州的 Facebook 用户可以看到人工智能生成的图形，显示骑自行车的人在犹他州干旱的峡谷中行驶。 相比之下，纽约市的用户可能会受到骑自行车者穿越著名且非常受欢迎的中央公园的图像的轰炸。 通过根据观看者的年龄和喜好定制广告文字，现在可以轻松实现大规模个性化。

例如，工艺品零售商 Michaels Stores 将使用个性化交互的生成式人工智能纳入其消费者参与策略中。 通过利用生成式 AI，Michaels 将其电子邮件营销活动的个性化程度从 20% 提高到 95%。

这使得短信营销活动的点击率提高了 41%，电子邮件营销活动的点击率提高了 25%。

像 Meta 这样的公司已经在构建工具，为全球企业提供人工智能主导的个性化服务。 例如，Meta Advantage+ 目录广告会根据用户最有可能响应的内容更改广告的格式和内容。

利用人工智能增强客户体验

生成式人工智能用于客户体验，设计互动，不断引起客户的积极回应，从而将普通的接触转变为精确而亲密的融洽时刻。 Gartner 指出，38% 的决策者对生成式 AI 感兴趣，以增强其客户体验，这是该技术最突出的用例之一。

由人工智能驱动的生成式对话工具可以促进客户自助服务。 通过保证特定案例的上下文和语气，可以提高客户满意度并减少解决时间。 在为机器人提供支持的同时，生成式 AI 还可以帮助客服人员跨平台更有效地做出响应，根据最适合特定 CX 渠道的答案定制答案。

IVR 系统通过 Generative AI 的语音生成功能进行了改造，生成的语音看起来非常像人类。 它可以通过丰富流程在后台增强客户数据集，以便在未来提供更好的客户体验。 事实上，随着我们采用从语音搜索到 Web 3.0 等新的创新接触点来进行客户交互，新一代 AI 成为快速扩展和调整 CX 的关键。

克服创意限制

像 GPT-4 这样的人工智能模型可以带来源源不断的创新想法，从而推进创作过程，无论是制定独特的叙事转变、设想艺术前景，还是创造可供产品化的想法。

此外，生成式人工智能在重复性、劳动密集型任务中表现出非凡的熟练程度，这些任务经常耗尽想象力。 执行行政职责，例如生成有关数据分析、社交媒体内容和设计模板的报告，可以让艺术家和设计师将他们的时间转移到更实质性的艺术追求上。

这些影响遍及创意形式和行业领域； 这里有一些例子：

• 艺术：生成对抗网络 (GAN) 帮助人工智能制作令人惊叹的艺术品、插图和三维设计。 通常，人工智能生成的作品是设计师和艺术家的灵感源泉或创意起点。
• 音乐：人工智能生成完整的作品或鼓励音乐家和作曲家创作不同风格和流派的音乐，创作独特的交响曲、随心所欲的和实验性的样本。
• 医学：通过研究分子结构，生成式人工智能可以识别制药行业的潜在候选药物，从而加快药物开发，并可能更快地开发救生药物。

生成人工智能的另一个可能应用领域是涉及人类和机器的协作共同创造领域。 艺术家可以利用人工智能技术来创作初始设计、概念艺术作品或音乐作品，然后进行完善。 当使用这个工具来释放一个人的创造潜力时，随着生成人工智能技术和技巧的不断发展，天空是无限的。

接下来是什么？ Gen AI时代营销人员面临的挑战和思考

当营销领导者准备释放生成式人工智能在创意领域的全部潜力时，记住它的缺点和局限性也很重要。

首先，在海量数据集上训练的人工智能模型可能会生成倾斜或不适当的内容。 维护道德诚信并避免有害材料的传播是一个紧迫的问题。 此外，生成式人工智能可以快速生成大量内容，但其质量可能相差很大。 此外，用户还面临着过度依赖生成式人工智能的风险，这可能会阻碍人类的创新和创造力。

随着该学科进入成熟和发展阶段，加强监管是必要的。 目前，确定人工智能生成内容的所有权和知识产权非常复杂。 它提示有关内容权利所有权的询问以及企业如何保护其作品免受未经授权的使用的问题。

营销领导者必须关注新一代人工智能实施中最容易实现的成果以及渗透市场的新的、易于使用的工具。 随着基于云的生成人工智能工具和嵌入式生成人工智能变得越来越普遍，进入壁垒正在减少。