利用生成式人工智慧進行創意行銷

生成式人工智慧在內容方面具有真正的「點石成金」——增強、加速和生成新材料，這在許多方面正在徹底改變行銷產業——大型組織的 30% 的對外行銷傳播將透過數位方式生成2025 年。

生成式人工智慧從預先存在的工件中收集知識，以產生新的真實內容，忠實地複製訓練資料的特徵。 它可以創建培訓模組、產品設計、敘述、簡報和影片以及其他內容工件。 它還可以生產完全獨特的產品或增強現有產品，無論是在同一範式（圖像到圖像）內還是跨類別（圖像到文字）生成。

換句話說，生成式人工智慧為行銷人員帶來了巨大的創造潛力，並提供了多種跨職能的機會來利用其力量。

什麼是生成式人工智慧？

生成式人工智慧建立在可以產生新的真實內容（涵蓋文字、圖像、音訊和視訊）的演算法之上。 文本生成，如 ChatGPT，是目前最受歡迎的形式； 然而，其他生成型人工智慧文字程序，如 Bard (Google) 和 Claude (Anthropic) 也已登場，而影像人工智慧生成工具，如 Midjourney 也越來越受歡迎。

該技術建立在自然語言處理和機器學習的原則之上。 該軟體可以理解使用者的提示（請求）並針對各種主題產生可信、真實且聽起來自然的文字。

使用者可以透過對話格式和介面來指導人工智慧程式對文字進行細化和微調。 然後，下一代人工智慧工具會識別並吸收使用者的查詢，以提供更精確、更可靠的結果。

投資人和企業主管對生成式AI 抱持著非理性且高度樂觀的興趣，以至於IBM 預測2023 年至2025 年間Gen-AI 投資將增加四倍。由於行銷預計將成為高度參與的早期採用者，首席行銷長高階主管 (CMO) 處於一個絕佳的位置，可以向其組織展示該技術的價值。

內容創作中的生成式人工智慧

GenAI 讓行銷人員能夠以多種方式更快速地產生高品質的內容。 這些工具使內容創作者能夠創建原型、研究概念、追求獨特的組合，並發現激發創造力而不是取代或限制創造力的替代方法。

行銷中的生成式人工智慧工具可以：

• 顯著提高內容輸出和效率。
• 產生需要最少編輯的高品質手稿。
• 製作各種格式的內容，包括電子郵件、部落格文章和社群媒體標題。
• 利用人工智慧總結的資源可以節省研究時間。

生成式人工智慧工具、自然語言處理 (NLP)、機器學習演算法和客戶資料分析可以為特定受眾創建客製化內容。

透過分析消費者行為並識別他們與特定平台或品牌的互動模式，可以製定獨特的內容策略來提高客戶參與度。 當公司聘請及時的工程師和/或投資可以提取品牌指南和 CRM 資料的企業就緒工具時，使用生成式 AI 進行內容創建會變得更加有效。

利用生成式人工智慧實現大規模個人化

生成式人工智慧的不斷進步為文字和視覺行銷提供個人化和高度針對性的廣告帶來了新的可能性。

例如，猶他州的 Facebook 用戶可以看到人工智慧產生的圖形，顯示騎自行車的人在猶他州乾旱的峽谷中行駛。 相較之下，紐約市的用戶可能會受到騎自行車者穿越著名且非常受歡迎的中央公園的圖像的轟炸。 透過根據觀眾的年齡和喜好客製化廣告文字，現在可以輕鬆實現大規模個人化。

例如，工藝品零售商 Michaels Stores 將使用個人化互動的生成式人工智慧納入其消費者參與策略中。 透過利用生成式 AI，Michaels 將其電子郵件行銷活動的個人化程度從 20% 提高到 95%。

這使得簡訊行銷活動的點擊率提高了 41%，電子郵件行銷活動的點擊率提高了 25%。

像 Meta 這樣的公司已經在建立工具，為全球企業提供人工智慧主導的個人化服務。 例如，Meta Advantage+ 目錄廣告會根據使用者最有可能回應的內容變更廣告的格式和內容。

利用人工智慧增強客戶體驗

生成式人工智慧用於客戶體驗，設計互動，不斷引起客戶的正面回應，從而將普通的接觸轉變為精確而親密的融洽時刻。 Gartner 指出，38% 的決策者對生成式 AI 感興趣，以增強其客戶體驗，這是技術最突出的用例之一。

由人工智慧驅動的生成式對話工具可以促進客戶自助服務。 透過確保特定案例的上下文和語氣，可以提高客戶滿意度並減少解決時間。 在為機器人提供支援的同時，生成式 AI 還可以幫助客服人員跨平台更有效地回應，根據最適合特定 CX 管道的答案自訂答案。

IVR 系統透過 Generative AI 的語音生成功能進行了改造，產生的語音看起來非常像人類。 它可以透過豐富流程在後台增強客戶資料集，以便在未來提供更好的客戶體驗。 事實上，隨著我們採用從語音搜尋到 Web 3.0 等新的創新接觸點來進行客戶交互，新一代 AI 成為快速擴展和調整 CX 的關鍵。

克服創意限制

像 GPT-4 這樣的人工智慧模型可以帶來源源不絕的創新想法，從而推進創作過程，無論是發展獨特的敘事轉變、設想藝術前景，還是創造可供產品化的想法。

此外，生成式人工智慧在重複性、勞力密集任務中表現出非凡的熟練程度，這些任務經常耗盡想像。 執行行政職責，例如產生有關數據分析、社交媒體內容和設計模板的報告，可以讓藝術家和設計師將他們的時間轉移到更實質的藝術追求。

這些影響遍及創意形式和產業領域； 這裡有一些例子：

• 藝術：生成對抗網路 (GAN) 幫助人工智慧製作令人驚嘆的藝術品、插圖和三維設計。 通常，人工智慧生成的作品是設計師和藝術家的靈感來源或創意起點。
• 音樂：人工智慧生成完整的作品或鼓勵音樂家和作曲家創作不同風格和流派的音樂，創作獨特的交響曲、隨心所欲的和實驗性的樣本。
• 醫學：透過研究分子結構，生成式人工智慧可以識別製藥業的潛在候選藥物，從而加快藥物開發，並可能更快地開發救命藥物。

產生人工智慧的另一個可能應用領域是涉及人類和機器的協作共同創造領域。 藝術家可以利用人工智慧技術來創作初始設計、概念藝術作品或音樂作品，然後再進行改進。 當使用這個工具來釋放一個人的創造潛力時，隨著生成人工智慧技術和技巧的不斷發展，天空是無限的。

接下來是什麼？ Gen AI時代行銷人員面臨的挑戰與思考

當行銷領導者準備釋放生成式人工智慧在創意領域的全部潛力時，記住它的缺點和限制也很重要。

首先，在海量資料集上訓練的人工智慧模型可能會產生傾斜或不適當的內容。 維護道德誠信並避免有害材料的傳播是一個緊迫的問題。 此外，生成式人工智慧可以快速產生大量內容，但其品質可能相差很大。 此外，使用者還面臨過度依賴生成式人工智慧的風險，這可能會阻礙人類的創新和創造力。

隨著該學科進入成熟和發展階段，加強監管是必要的。 目前，確定人工智慧生成內容的所有權和智慧財產權非常複雜。 它提示有關內容權利所有權的詢問以及企業如何保護其作品免受未經授權的使用的問題。

行銷領導者必須專注於新一代人工智慧實施中最容易實現的成果以及滲透市場的新的、易於使用的工具。 隨著基於雲端的生成人工智慧工具和嵌入式生成人工智慧變得越來越普遍，進入障礙正在減少。