探索人工智慧驅動的視覺內容行銷世界
已發表: 2023-11-29行銷中圍繞人工智慧驅動的內容創建的討論現在正從文字轉向視覺。 這是因為視覺內容（影片、靜態圖像、教程中的螢幕截圖、GIF 和資訊圖表）比單獨的文字對觀眾產生更強烈和持久的影響。 視覺效果的力量如此之大，以至於電子商務行銷可以減少退貨並節省逆向物流成本。
本文討論行銷人員如何利用人工智慧驅動的視覺內容生成的力量，並從引人注目的行銷內容中受益。
行銷中視覺內容的演變
傳統上，創造視覺效果是一個耗費時間和精力的過程，幾乎不可能大規模重新創建。 公司依靠高技能的設計師和昂貴的機構來推動他們的視覺內容行銷活動。 對大多數企業來說，這種策略是遙不可及的，除了一些專門從事視覺內容貨幣化的主要品牌或公司。
同時，Instagram 和 TikTok 等視覺優先的社群媒體平台，甚至 LinkedIn 上投影片和視覺廣告的興起，意味著市場必須保留視覺內容。
快轉到 2023 年，人工智慧驅動的內容創作徹底改變了這種模式。 僅使用一些自然語言指令從頭開始創建原創視覺內容是不可能的。 由於大型語言模型 (LLM) 和物件辨識的進步，人工智慧驅動的內容創作結果幾乎與人類的創意輸出相同。
了解視覺內容創作中的人工智慧：它是如何運作的？
所有類型的人工智慧驅動的內容創作（包括視覺效果）都使用生成人工智慧（GenAI）來運作。 解釋一下，GenAI 是一種基於深度學習的人工智慧演算法，可以學習輸入訓練資料的模式和結構，並且可以吸收千兆位元組和太字節的資訊。 然後將其作為拖放工具或自然語言聊天介面呈現給使用者（行銷人員）。
當您輸入指令時，GenAI 模型會參考它所學到的一切來發展原始但衍生的回應。 您獲得的輸出，無論是文章標題、廣告文案或設計獨特的圖像，都是人工智慧驅動的內容創建的結果。
在實踐中，行銷人員給出的指示在複雜性和複雜性方面可能會有所不同，從而導致一些令人驚嘆的人工智慧生成的視覺效果。
主要是，人工智慧驅動的視覺內容創建過程透過以下兩種方式之一進行：
視覺生成器：
在這裡，您為 AI 提供一個要包含在圖形中的概念或一組元素。 您也可以指定風格，例如安迪沃荷式的普普藝術或文藝復興風格的繪畫。 人工智慧工具會完成剩下的工作，並將其組合起來創建一個非抄襲的圖像。 您還擁有視訊生成器，可以透過腳本和 AI 頭像創建 AI 驅動的內容。
可視化編輯器：
這些影片和圖像編輯工具使用生成式人工智慧作為設計過程的關鍵部分。 例如，Adobe Firefly 完全基於 GenAI，可讓行銷人員設計新元素並將其疊加到現有圖像或影片上。 Photoshop 也使用生成式 AI 來簡化複雜的編輯。
人工智慧在視覺內容行銷的實際應用
我們正在見證生成式 AI 視覺工具的爆炸性成長，例如 MidJourney、Dall-E、Runway、Firefly 等。 這是因為對人工智慧驅動的內容創作有大量的實際應用需求：
內容產生和管理
這個領域最容易實現的成果是使用人工智慧進行端到端視覺內容創建。 公司可以使用這項技術為不同的平台重新調整內容的用途，例如，從他們最受歡迎的部落格創建 YouTube 影片。 透過人工智慧驅動的內容創建，您還可以在有限的時間內設計實驗性創意並進行 A/B 測試。
一個稍微複雜但非常有效的用例是人工智慧驅動的推薦引擎，它向用戶推薦視覺內容。 Netflix 就是一個很好的例子，利用 AI 來了解用戶的「心情」和主題偏好，從而推薦最具吸引力的內容。 亞馬遜等電子商務平台也使用這項技術來推薦外觀相似的產品。
個性化和定位
人工智慧可以幫助用戶以閃電般的速度看到超個人化的內容。 想像廣告創意會改變其設計、外觀和感覺，以配合動態的使用者行為。 或者，考慮擴增實境或虛擬實境行銷推廣，其中用戶的人口統計數據決定他們即時看到的內容。
誠然，我們距離這種程度的個人化和敏捷性還有幾年的時間，這主要是因為 GenAI 的高運算性質。
然而，人工智慧已經透過與程式化廣告技術的整合廣泛應用於視覺廣告定位。 人工智慧使用有關使用者行為、人口統計和偏好的數據來優化精確的視覺體驗，改變視覺效果的尺寸和位置等元素。
分析與最佳化
視覺效果是使用者生成內容的重要組成部分。 品牌的自然追隨者和擁護者可能會頻繁分享提及該品牌的圖片和視頻，但不會在圖片說明、貼文或標題中明確提及。 人工智慧可讓您將所有這些活動置於品牌追蹤、監控和分析的範圍內。
這種類型的視覺人工智慧工具使用圖像識別來理解和標記以視覺方式（在圖像、影片或 GIF 中）而不僅僅是透過文字提及品牌的每個實例。
一些人工智慧內容行銷工具可以分析大量的績效數據，以產生有關哪些方面做得好的以及哪些方面可以改進的精確建議。 它可以視覺化趨勢，而不是行銷人員瀏覽成行和成列的表格數據，從而更容易根據見解採取行動。
將人工智慧整合到視覺內容策略中的最佳實踐
儘管人工智慧驅動的內容生成有明顯的好處，但也面臨挑戰。 當人工智慧圖像過於模仿藝術家的風格時，就會出現道德問題。 人工智慧在重現特定視覺元素（例如人類的手指和眼睛）的細微差別時也可能會遇到困難。 要自信地採用人工智慧作為視覺內容策略的一部分，建議遵循一些最佳實踐：
- 建立明確的目的和目的：考慮到 GenAI 在企業應用中的實驗性質，人工智慧產生的視覺效果很容易出錯。 定義使用者參與率等目標，以確保您保持正軌。
- 選擇正確的人工智慧工具和技術：目前市場上人工智慧驅動的內容生成工具激增。 在投資前與所有組織利害關係人（行銷和 IT）進行徹底的研究和盡職調查。
- 確保資料隱私和安全：人工智慧工具攝取大量資料。 公司需要製定協議來管理與人工智慧的知識產權共享。 此外，必須保護對工具的訪問，以防止詐欺和濫用。
- GenAI 使用技能的提升：人工智慧驅動的內容產生不僅僅是另一種生產力駭客； 這是組織如何看待創造性過程和重視人類工作的大規模文化轉變。 對 GenAI 行銷人員和其他員工進行培訓，並投資於變革管理。
- 請成立道德委員會：隨著公司採用人工智慧驅動的內容生成，他們可能會在某個時候面臨道德問題。 建立適當的回應機制來處理此類問題，同時維護品牌聲譽。
人工智慧在視覺內容行銷的未來
人工智慧有望改變內容行銷領域。 大多數公司都希望偶爾嘗試獨立的視覺 AI SaaS 解決方案。
然而，未來在於人工智慧在策略關頭提供的整體內容策略。 組織領導者必須探索人工智慧和 GenAI 如何無縫融入其品牌精神和行銷工作流程，而不僅僅是對人工智慧趨勢做出反應。 他們還需要協議和政策來向更多受眾傳達他們對人工智慧生成視覺效果的使用。
接下來，閱讀有關視覺和社交內容如何提高線上銷售的白皮書。 如果您喜歡這篇文章，請不要忘記透過點擊頂部的 LinkedIn、Facebook 和 X（以前稱為 Twitter）按鈕在特殊媒體上分享。