人性化 B2B 内容的本垒打：为什么生成式 AI 只能让您的业务取得成功

随着美国职业棒球大联盟赛季的进行，这项运动正在进行的一项重大辩论再次引起了人们的关注：坚持使用人类裁判，还是拥抱电子打击区？

这只是技术的快速进步如何从根本上影响我们社会的一切的另一个例子，从经典的美国消遣到古老的写作艺术。 我们这些在内容营销领域的人正在就机器人和自动化的真正价值以及它们如何适应未来发展进行自己的辩论。

此时此刻的共识？ 人工智能将在许多方面改变游戏规则，但在推动内容营销成果方面，其局限性将继续使人为因素变得必不可少。

让我们探索生成式 AI 解决方案可以帮助您的业务立足并创造机会的一些方式，以及为什么人性化对于最终在棋盘上运行至关重要。

生成 AI 内容对营销的优势

虽然这种冲动是可以理解的，但出于忧虑而积极避免生成人工智能工具的内容创作者正在伤害自己。 有很多好处可以从根本上改善我们的工作方式和我们作为营销人员产生的产出。

以下是 ChatGPT 等技术可以为 B2B 内容营销带来的一些最有用的优势。

广泛而全面的研究，取得了高效。

这是我最兴奋、印象最深的好处之一。 如果您想正确地进行研究，那么研究可能是内容创建中最耗时的方面之一——有太多的信息需要寻找和筛选。

通过正确的提示，内容创建者可以利用 AI 以闪电般的速度回答问题和接收目标信息。 我不会依赖这些工具作为我的唯一来源，因为它们容易受到不准确、过时和不完整信息的影响，但我已经通过该技术发现了许多捷径，并期待探索更多。

简化内容开发和制作。

我会争辩说（出于各种原因，我们很快就会介绍）您通常不想让 AI 控制内容的创建。 然而，这并不是说这些工具不能在内容创建过程中提供巨大帮助，尤其是在构思和概述的早期阶段。

如果您是一名作家，那么您可能知道创作新作品最困难的部分可能是开始：寻找您的谈话要点，组织您的想法，确保您的内容完全涵盖它所涉及的主题。

当提供合适的方向时，生成式 AI 工具可以立即呈现想法、信息和轮廓。 例如，您可能会提示“我希望您为有关 [X] 的报告创建一个目录，”然后砰的一声，您已经有了开始构建有价值内容的起点。

通过在上下文和约束方面加入更多提示特异性，您可以获得更有针对性和有用的输出来指导您的过程。

可扩展的实验以加快创新速度。

生成式 AI 快速检索信息、构建概念和回答提示的能力为内容营销人员不断测试能够提高工作流程效率和最终输出质量的不同方法、消息传递风格和技术铺平了道路。

关于这可能如何形成的一个例子，我只是继续......要求 ChatGPT 分享它如何帮助促进内容实验。 这是它的建议：

• ChatGPT 可以分析公司现有的网站内容并确定可以优化以获得更好性能的区域。这可能包括改进标题、调整语气或风格，或添加更多相关关键字。

• ChatGPT 可以根据确定的优化机会生成现有内容的变体。例如，它可以提供替代标题、改写句子或建议不同的号召性用语。

• 公司可以运行 A/B 测试来比较原始内容与 ChatGPT 生成的优化版本的性能。这可能涉及向访问者随机显示不同版本的内容，并衡量关键指标，例如点击率、转化率或参与度。

• 根据 A/B 测试的结果，公司可以选择实施效果最好的优化内容，或者继续迭代和测试更多变体。

即使您最终没有使用 ChatGPT 制作的完全相同的副本，这个高度自动化的实验也可以提供有关内容元素或 CTA 类型的关键见解，这些内容元素或 CTA 类型可以与您的受众建立联系，从而为您的策略提供信息。

人工智能对 B2B 营销内容的主要限制

尽管功能强大，但聪明且具有战略眼光的营销人员可以放心，生成式 AI 无法取代它们。 有几个限制因素阻止这项技术使营销的人为因素变得无关紧要。

事实上，随着这些工具得到更广泛的采用，有才华的营销专业人员的技能和经验可以说比以往任何时候都更加重要和与众不同。

用于营销内容的生成式 AI 有哪些缺点？ 让我们从最直接的开始：

AI 的设计目的不是为了真实或准确。而且往往是有偏见的。

这是任何人了解 AI 最根本的重要事情之一。 因为这些算法非常复杂，所以很容易假设它们有内置机制来确保它们所提供的信息是正确的。 但是，他们真的没有。

“他们只是根据他们看到的数据生成听起来合理的文本，”Joe Amditis 解释说。 “这意味着它们在某些情况下可以‘产生幻觉’信息甚至‘撒谎’，因此它们的输出应始终由人类检查其准确性。”

这种相同的动态使得 AI 生成的内容容易产生偏见。 “ChatGPT 的好坏取决于它所训练的数据，如果训练数据有偏差或不准确，可能会导致生成有偏差或不准确的内容。”

Amditis 最近出版了一本名为 Beginner's prompt handbook: ChatGPT for local news publishers 的指南，上面的见解就是从中得出的。 面向有兴趣利用该技术同时负责任地克服其缺点的记者，我发现该指南极具洞察力和价值。

手册中主要的、突出的要点之一？ “关键是无论何时何地决定使用 ChatGPT，都要采用严格和多余的人工监督，尤其是在高风险的情况下，它返回给你的信息将用于任何公共、专业或重要的场合方式。”

人工智能缺乏原创性和人类共鸣。

Or Shani 是数字广告人工智能工具 Albert 的创始人，他很快就意识到这项技术的不足之处。 “我们认为人工智能在明显的领域存在局限性：情绪、感觉、主观思维，”他告诉营销人工智能研究所。 “人类以一种非常复杂的方式感受并将这些感受转化为情感联系的能力是独一无二的。”

在整个 B2B 行业都认识到并庆祝其营销中突破性的创意和情感影响的基本价值的时候，这是一个至关重要的考虑因素。

人工智能缺乏判断力和专业知识。

人工智能能够根据可用的数据得出明智的结论。 但这些数据本质上是有限的，而且远不如营销人员、高管和其他与企业相关的人才的个人经验有价值。

即使是与内容策略有关的小决策也会对公司的成功产生巨大的连锁反应，而这正是技术娴熟、经验丰富的人员的干预最不可或缺的地方。

正如沙尼所补充的那样：“人工智能的局限性也将源于技术人员能够复制人类‘智能’和决策的精确程度。”

或者，正如 Joe McKendrick 和 Andy Thurai 在《哈佛商业评论》中所写的那样：“当所涉及的数据、参数和变量超出人类理解范围时，人工智能旨在协助决策制定。 在大多数情况下，人工智能系统会在给定约束的情况下做出正确的决定。 然而，众所周知，人工智能无法捕捉或响应进入现实生活决策的无形人为因素——指导商业、生活和整个社会进程的伦理、道德和其他人类考虑因素。”

在 B2B 营销中，那些“无形的人为因素”是通过经验、协作和专业成长来之不易的。

回到我们最初在棒球比赛中机器人取代人类裁判的场景，当你考虑这个角色所承担的更广泛的责任时，这个概念就失去了它的实用性，而不仅仅是传球和击球。

人类裁判对棒球比赛至关重要，因为他们为比赛带来了经验、直觉、传统和权威。 虽然技术可以帮助判罚，但人类裁判是比赛结构的重要组成部分，他们的存在增加了这项运动的真实性和氛围。

不要相信我的话——最后一段是从 ChatGPT 中逐字提取的。

不用说，在商业中，赌注往往比棒球比赛高一点。 生成式 AI 是 B2B 内容策略的热门话题，但它并不是本垒打。

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