使用人工智能进行营销的趋势：2023-2024

从小到大的企业都应该考虑哪些基于人工智能的工具和数字营销技术？

我很幸运能够从事数字营销超过 25 年。 人工智能最近带来的机会是我这段时间看到的最令人兴奋的发展，从早期开始，从有机搜索、网站和电子邮件营销的一切似乎都是同样巨大的机会。

在实施人工智能的营销技术中提出的一系列人工智能进步预测突显出，我们正处于人工智能采用的相对早期阶段，正如最近 ChatGPT 的快速采用所暗示的那样，最大的进步尚未到来。

在这篇文章中，我将总结人工智能实际应用的趋势以及可供考虑的工具，这些工具对从小到大的任何企业开放。 我们将介绍的一些最热门的人工智能营销应用和趋势属于这五个类别

1. 生成式人工智能
2. 自主人工智能
3. 因果人工智能
4. 会话型
5. 预测分析

对于每种技术，我们将研究如何将它们用于营销，并推荐一些值得考虑的最佳免费和付费工具。 除了技术和工具之外，在最后一节中，我还将回顾治理和管理问题——企业应采取哪些行动来改进人工智能的使用。

根据最新的 Gartner 关于新兴 AI 技术的技术成熟度曲线，生成式 AI 目前正处于最受关注的阶段。 这意味着从理论上讲，它很快就会进入“幻灭的低谷”，这一点的证据就是 r/ChatGPT 等 Reddits 子版块中的评论，其中高级用户抱怨法律和道德问题造成的新限制。 还有一些针对其他“个性化人工智能”竞争对手的建议，我将在下面介绍，考虑到这些竞争对手的日益普及，以及 Jasper 和 Writesonic 等特定付费营销解决方案向我表明，该类别仍然“处于上升状态”。

当然，人工智能在营销中的应用并不新鲜。 2017 年，我们分享了人工智能 (AI) 在营销中的这些用例

我们的视觉展示了机器学习和人工智能在营销方面的广泛应用，所有这些应用今天都可以到位。

这些技术都不是推测性的或即将出现的，这些都是当前的营销技术，已经被许多成功的公司所使用。）在我们的客户生命周期中

回顾人工智能最新趋势的一个好地方是自“上升”类别以来最新的 Gartner 技术成熟度曲线

1. 生成式人工智能

生成式人工智能（根据提示生成文本、视觉和视频内容）的发展见证了今年 ChatGPT 中引入的许多新功能，就在本周，我们宣布 ChatGPT 将能够收听和响应音频提示、阅读视觉效果以及使用 DALL- E集成，创造视觉效果。 从文本到更丰富的内容的转变是该类别趋势的一部分，它甚至能够通过 Synthesia 等工具制作由类人化身提供的视频。

今年，生成式人工智能领域得到了巨额投资，微软对 OpenAI 的投资和合作就是一个明显的例子。 亚马逊最近在 Claude 的开发商 Anthropic 上投入了 40 亿美元，我们预计亚马逊重新命名的 Claude 版本将在未来几年表现出色。

Gen AI 的另一个趋势是，我们可以期待大型语言模型的更定期更新，这使我们能够处理比 OpenAI 目前提供的 2021 年更多的主题信息。 尽管 OpenAI 似乎还没有解决这个问题，但 Google 似乎已经解决了。 您可以向巴德索要 2023 年数字营销主要发展的摘要，它做得不错 - 非常适合您查看可能错过的内容。 您甚至可以询问 2024 年营销中人工智能的趋势，但与本文相比，结果很一般，因为它无法像人类一样进行推断。

我们还可以预计，谷歌新的搜索生成体验（SGE）的发布将在上线后大幅增加生成式人工智能的使用，预计将于 2024 年实现。这将为谷歌用户提供像 Bing AI 一样的人工智能对话响应。 它目前正在美国、印度和日本进行测试，尽管谷歌正在测试许多改变，以通过广告来平衡可用性和货币化，但它很可能会在 2024 年推出。Eli Schwartz 等一些 SEO 预测，网站点击率将带来 SEO 灾难随着 SERP 中的 AI 回答用户的查询而下降。

最后，来自 Inflection 的 Pi（由前 Google Deepmind 开发人员 Mustafa Suleyman（首席执行官）创立）阐释了生成式 AI 的另一个趋势。 2023 年，Inflection AI 宣布获得 13 亿美元融资，由当前投资者 Microsoft 和 NVIDIA 领投。

它被宣传为个人人工智能，目前比 ChatGPT 具有更用户友好的对话风格，可以启用语音，有些人将其与电影中的人工智能进行比较：“她”。 对我来说，这令人印象深刻，因为它提供了一次真正的对话，人工智能引导你解决问题并找到解决方案。 将此与 ChatGPT 进行比较，在 ChatGPT 中，您必须通过智能提示来引导才能从中获得最大收益……

2. 自主人工智能代理

2023 年 AutoGPT 的发布凸显了自主 AI 代理的未来。 请注意，这不是 OpenAI 的官方版本，尽管许多肤浅的评论表明它是官方的。 相反，它涉及一位开发人员的巧妙创新，通过 API 在 ChatGPT 周围添加编码“包装器”。 因此，它仅适用于从 GitHub 代码存储库手动安装它的开发人员。 然而，它的潜力吸引了许多开发者，成为 Github 上最热门的下载。

Microsoft Jarvis 是展示自主代理潜力的另一个例子。 与 AutoGPT 一样，它只能由开发人员下载代码来设置 - 它还不是一项服务。 这篇有关如何设置和尝试 Microsoft Jarvis / HuggingGPT 的文章通过此视觉效果展示了该方法。

因此，AutoGPT 和 Jarvis 可以使用 API 连接和控制其他 Web 服务，并执行 Web 搜索、Web 表单和 API 交互等操作。 AutoGPT 通过自动生成必要的提示来实现预期目标。 它通过将目标分解为子任务来为每个子任务生成提示来实现这一点。 然后，它执行提示并收集数据以完善或验证其提示及其输出。 然后，应用程序进行迭代，直到完成任务和顶级目标。

对于营销人员来说，AutoGPT 的影响更多地在于展示人工智能未来将提供什么，例如可以设置任务来研究主题并选择和购买产品的自主机器人，例如从 X 到 Y 的最便宜的航班。 事实上，Paul Smith 和我在 2001 年第一版《数字营销卓越》中对此进行了讨论，将其作为未来的选择，对我来说，广泛采用还需要几年的时间。

AutoGPT 和 Microsoft Jarvis 强调了自主 AI 代理的这些功能。 它可以 ：

• 通过一系列步骤来实现目标
• 根据提示链接一系列操作
• 根据之前提示的结果做出决定

自主人工智能更普遍的应用是自动驾驶汽车和机器人自动化。

3. 因果人工智能

因果人工智能是 Gartner 确定的另一类人工智能 - 请参阅 2023 年 Gartner 技术成熟度曲线中人工智能的新增内容。

因果AI将拥有更加类人的智能，能够辅助分析和决策。 其目的是揭示营销努力和结果之间的因果关系。 上面的文章给出了可以回答的问题类型的示例：如果我们只针对 A 组而不是所有 B 组会怎样？ 如果我们在 TikTok 而不是 Instagram 上多花 20,000 美元会怎样？ 这会带来多少额外的转化？ 换句话说，它让我们超越了预测准确性，并深入了解营销资金的增量。

作为一项创新技术，该领域几乎没有竞争对手。 其中之一是因果透镜，它通过了解行为驱动因素来支持决策，正如保险公司保留驱动因素的案例研究所示。

4. 对话式人工智能

对于人工智能的最后两个关键类别，我们回归到更成熟的人工智能营销能力，根据 Gartner 的说法，这些能力并不属于新兴人工智能。

对话式人工智能是人工智能支持直接客户交互的地方，有两种类型：

• 通过网络联系表格发送的客户驱动的入站客户查询
• 公司驱动的对外沟通，例如用于促销和参与的电子邮件欢迎和培养序列

该领域供应商的主要发展与生成式人工智能有关，其中解决方案现在不再基于严格的模板，而是基于客户查询提示并针对相关业务问题进行更相关的响应。 自主代理将越来越多地取代简单的问题，但大多数情况下仍然需要人工监督。

该领域的供应商包括我们使用的 Intercom 和提供入站和出站功能的 Drift 等服务，以及 Genesys 和 Zendesk 等更专注于入站通信的服务。

5. 预测分析

我最后会介绍预测分析，因为在拥有商业智能团队的大型企业中，这是历史最悠久的技术之一，在营销领域拥有众多应用，包括

1. 客户细分：预测分析用于根据各种属性（例如人口统计、行为、终身价值和购买历史记录）对客户进行细分。
2. 潜在客户评分：通过分析历史数据和识别模式，预测分析可以为潜在客户分配分数，表明他们转化为客户的可能性。 这有助于营销和销售团队优先考虑高潜力潜在客户的工作，从而实现更高效的潜在客户管理。
3. 流失预测：预测模型根据客户的行为和互动来预测哪些客户面临流失（离开）的风险。 营销人员可以实施保留策略来减少客户流失。
4. 个性化和推荐引擎：电子商务和内容平台使用预测算法根据用户过去的行为和偏好向他们推荐产品、服务或内容。 这增强了用户体验并推动销售或参与。
5. 营销活动优化：预测分析可以通过预测哪些渠道、消息和时间最有可能产生最高的转化率来帮助优化营销活动。 这可以最大限度地提高营销工作的投资回报 (ROI)。

所有这些应用程序都将继续下去，但得到我们审查过的其他类型的人工智能创新的支持，例如因果人工智能和生成人工智能。

管理人工智能和治理的趋势

企业正在审视人工智能的机遇，但他们也需要管理其缺点。 实施人工智能在其关于人工智能辅助组织——中小型企业蓝图的文章中指出了需要管理的人工智能的这些负面因素。

• 工作转移。 执行重复性分析和机械任务的工人面临自动化带来的失业。
• 数据隐私。 对收集、处理和保护不断增长的数据集的担忧引发了对同意、透明度和滥用的担忧，如果不进行智能管理，可能会削弱客户的信任。
• 数字伦理。 随着自动化系统影响人们的生活，主动制定道德框架需要以透明度和问责制原则为指导。
• 安全风险。 越来越依赖人工智能和互联系统意味着系统
  必须考虑安全性。

营销传播的人工智能政策

我们认为，考虑到生成式人工智能所产生的影响，更多的组织正在发展是一个主要趋势，因此我们有一个单独的章节来讨论这一点。

在此播客中，“实施人工智能”回顾了对人工智能政策的进一步建议，总结了如何应对这些类型的业务的这些挑战：

对于大型企业：

• 创建人工智能政策框架，为整个组织的人工智能系统的道德、数据隐私、安全性和可解释性提供指导方针
• 成立一个由跨职能领导组成的人工智能委员会来管理并持续审查人工智能政策和战略
• 为员工提供全面的人工智能培训，帮助他们负责任地使用新工具和优化工作流程
• 任命首席人工智能官负责并推动人工智能战略和路线图的发展
• 让客户和员工等利益相关者参与人工智能计划，以保留信任和人才

对于中小企业：

• 起草人工智能政策，即使是基本政策，以开始使业务目标与人工智能采用保持一致
• 将 AI 职责分配给高级领导者，即使是兼职推动战略
• 评估人工智能系统所需的客户数据处理和安全实践
• 探索人工智能机会，通过更快地完成任务来获得竞争优势
• 对员工的人工智能计划保持透明，以消除不确定性并与愿景保持一致