使用人工智慧進行行銷的趨勢：2023-2024

已發表: 2023-09-29

從小到大的企業都應該考慮哪些基於人工智慧的工具和數位行銷技術？

我很幸運能夠從事數位行銷超過 25 年。 人工智慧最近帶來的機會是我這段時間看到的最令人興奮的發展，從早期開始，從自然搜尋、網站和電子郵件行銷的一切似乎都是同樣巨大的機會。

在實施人工智慧的行銷技術中提出的一系列人工智慧進步預測突顯出，我們正處於人工智慧採用的相對早期階段，正如最近 ChatGPT 的快速採用所暗示的那樣，最大的進步尚未到來。

在這篇文章中，我將總結人工智慧實際應用的趨勢以及可供考慮的工具，這些工具對從小到大的任何企業開放。 我們將介紹的一些最熱門的人工智慧行銷應用和趨勢屬於這五個類別

  1. 生成式人工智慧
  2. 自主人工智慧
  3. 因果人工智慧
  4. 會話型
  5. 預測分析

對於每種技術，我們將研究如何將它們用於行銷，並推薦一些值得考慮的最佳免費和付費工具。 除了技術和工具之外，在最後一節中，我還將回顧治理和管理問題——企業應採取哪些行動來改善人工智慧的使用。

根據最新的 Gartner 關於新興 AI 技術的技術成熟度曲線，生成式 AI 目前正處於最受關注的階段。 這意味著從理論上講，它很快就會進入“幻滅的低谷”，這一點的證據就是 r/ChatGPT 等 Reddits 子版塊中的評論，其中高級用戶抱怨法律和道德問題造成的新限制。 還有一些針對其他「個人化人工智慧」競爭對手的建議，我將在下面介紹，考慮到這些競爭對手的日益普及，以及Jasper 和Writesonic 等特定付費行銷解決方案向我表明，該類別仍然「處於上升狀態」。

當然，人工智慧在行銷中的應用並不新鮮。 2017 年，我們分享了人工智慧 (AI) 在行銷中的這些用例

我們的視覺展示了機器學習和人工智慧在行銷方面的廣泛應用，所有這些應用今天都可以到位。

這些技術都不是推測性的或即將出現的，這些是當前的行銷技術，已經被許多成功的公司所使用。）在我們的客戶生命週期中

回顧人工智慧最新趨勢的一個好地方是自「上升」類別以來最新的 Gartner 技術成熟度曲線

Gartner 新興科技成熟度曲線，2023 年

1. 生成式人工智慧

生成式人工智慧（根據提示產生文字、視覺和視訊內容）的發展見證了今年ChatGPT 中引入的許多新功能，就在本週，我們宣布ChatGPT 將能夠收聽和響應音訊提示、閱讀視覺效果以及使用DALL - E集成，創造視覺效果。 從文字到更豐富的內容的轉變是該類別趨勢的一部分，它甚至能夠透過 Synthesia 等工具製作由類人化身提供的影片。

今年，生成式人工智慧領域得到了巨額投資，微軟對 OpenAI 的投資和合作就是一個明顯的例子。 亞馬遜最近在 Claude 的開發商 Anthropic 上投入了 40 億美元，我們預計亞馬遜重新命名的 Claude 版本將在未來幾年表現出色。

Gen AI 的另一個趨勢是，我們可以期待大型語言模型的更定期更新，這使我們能夠處理比 OpenAI 目前提供的 2021 年更多的主題資訊。 儘管 OpenAI 似乎還沒有解決這個問題，但 Google 似乎已經解決了。 您可以向巴德索取 2023 年數位行銷主要發展的摘要，它做得很好 - 非常適合您查看可能錯過的內容。 您甚至可以詢問 2024 年行銷中人工智慧的趨勢，但與本文相比，結果很一般，因為它無法像人類一樣進行推斷。

我們也可以預期，Google新的搜尋產生體驗（SGE）的發布將在上線後大幅增加生成式人工智慧的使用，預計將於2024 年實現。這將為Google用戶提供像Bing AI 一樣的人工智慧對話響應。 它目前正在美國、印度和日本進行測試，儘管谷歌正在測試許多改變，以透過廣告來平衡可用性和貨幣化，但它很可能會在2024 年推出。Eli Schwartz 等一些SEO 預測，網站點擊率將帶來SEO 災難隨著 SERP 中的 AI 回答用戶的查詢而下降。

最後，來自 Inflection 的 Pi（由前 Google Deepmind 開發人員 Mustafa Suleyman（執行長）創立）詮釋了生成式 AI 的另一個趨勢。 2023 年，Inflection AI 宣布獲得 13 億美元融資，由現任投資者 Microsoft 和 NVIDIA 領投。

它被宣傳為個人人工智慧，目前比 ChatGPT 具有更用戶友好的對話風格，可以啟用語音，有些人將其與電影中的人工智慧進行比較：「她」。 對我來說，這令人印象深刻，因為它提供了一次真正的對話，人工智慧引導你解決問題並找到解決方案。 將此與 ChatGPT 進行比較，在 ChatGPT 中，您必須透過智慧提示來引導才能從中獲得最大收益…

2. 自主人工智慧代理

2023 年 AutoGPT 的發布凸顯了自主 AI 代理的未來。 請注意，這不是 OpenAI 的官方版本，儘管許多膚淺的評論表明它是官方的。 相反，它涉及一位開發人員的巧妙創新，透過 API 在 ChatGPT 周圍添加編碼「包裝器」。 因此，它僅適用於從 GitHub 程式碼儲存庫手動安裝它的開發人員。 然而，它的潛力吸引了許多開發者，成為 Github 上最熱門的下載。

Microsoft Jarvis 是另一個展現自主代理潛力的例子。 與 AutoGPT 一樣，它只能由開發人員下載程式碼來設定 - 它還不是一項服務。 這篇有關如何設定和嘗試 Microsoft Jarvis / HuggingGPT 的文章透過此視覺效果展示了這個方法。

因此，AutoGPT 和 Jarvis 可以使用 API 連接和控制其他 Web 服務，並執行 Web 搜尋、Web 表單和 API 互動等操作。 AutoGPT 透過自動產生必要的提示來實現預期目標。 它透過將目標分解為子任務來為每個子任務產生提示來實現這一點。 然後，它執行提示並收集數據以完善或驗證其提示及其輸出。 然後，應用程式進行迭代，直到完成任務和頂級目標。

對於行銷人員來說，AutoGPT 的影響更在於展示人工智慧未來將提供什麼，例如可以設定任務來研究主題並選擇和購買產品的自主機器人，例如從 X 到 Y 的最便宜的航班。 事實上，Paul Smith 和我在 2001 年第一版《數位行銷卓越》中對此進行了討論，將其作為未來的選擇，對我來說，廣泛採用還需要幾年的時間。

AutoGPT 和 Microsoft Jarvis 強調了自主 AI 代理的這些功能。 它可以 ：

  • 透過一系列步驟來實現目標
  • 根據提示連結一系列操作
  • 根據先前提示的結果做出決定

自主人工智慧更普遍的應用是自動駕駛汽車和機器人自動化。

3. 因果人工智慧

因果人工智慧是 Gartner 確定的另一類人工智慧 - 請參閱 2023 年 Gartner 技術成熟度曲線中人工智慧的新增內容。

因果AI將擁有更類人的智能，能夠輔助分析和決策。 其目的是揭示行銷努力和成果之間的因果關係。 上面的文章給出了可以回答的問題類型的範例：如果我們只針對 A 組而不是所有 B 組會怎麼樣？ 如果我們在 TikTok 而不是 Instagram 上多花 20,000 美元會怎麼樣？ 這會帶來多少額外的轉換？ 換句話說，它讓我們超越了預測準確性，並深入了解行銷資金的增量。

作為一項創新技術，該領域幾乎沒有競爭對手。 其中之一是因果透鏡，它透過了解行為驅動因素來支持決策，正如保險公司保留驅動因素的案例研究所示。

4. 對話式人工智慧

對於人工智慧的最後兩個關鍵類別，我們回歸到更成熟的人工智慧行銷能力，根據 Gartner 的說法，這些能力並不屬於新興人工智慧。

對話式人工智慧是人工智慧支援直接客戶互動的地方，有兩種類型：

  • 透過網路聯絡表單發送的客戶驅動的入站客戶查詢
  • 公司驅動的對外溝通，例如用於促銷和參與的電子郵件歡迎和培養序列

該領域供應商的主要發展與生成式人工智慧有關，其中解決方案現在不再基於嚴格的模板，而是基於客戶查詢提示並針對相關業務問題進行更相關的回應。 自主代理將越來越多地取代簡單的問題，但大多數情況下仍然需要人工監督。

該領域的供應商包括我們使用的 Intercom 和提供入站和出站功能的 Drift 等服務，以及 Genesys 和 Zendesk 等更專注於入站通訊的服務。

5. 預測分析

我最後會介紹預測分析，因為在擁有商業智慧團隊的大型企業中，這是歷史最悠久的技術之一，在行銷領域擁有眾多應用，包括

  1. 客戶細分：預測分析用於根據各種屬性（例如人口統計、行為、終身價值和購買歷史記錄）對客戶進行細分。
  2. 潛在客戶評分：透過分析歷史資料和識別模式，預測分析可以為潛在客戶分配分數，顯示他們轉換為客戶的可能性。 這有助於行銷和銷售團隊優先考慮高潛力潛在客戶的工作，從而實現更有效率的潛在客戶管理。
  3. 流失預測：預測模型根據客戶的行為和互動來預測哪些客戶面臨流失（離開）的風險。 行銷人員可以實施保留策略來減少客戶流失。
  4. 個人化和推薦引擎：電子商務和內容平台使用預測演算法根據用戶過去的行為和偏好向他們推薦產品、服務或內容。 這增強了用戶體驗並推動銷售或參與。
  5. 行銷活動優化：預測分析可以透過預測哪些管道、訊息和時間最有可能產生最高的轉換率來幫助優化行銷活動。 這可以最大限度地提高行銷工作的投資回報 (ROI)。

所有這些應用程式都將繼續下去，但得到我們審查過的其他類型的人工智慧創新的支持，例如因果人工智慧和生成人工智慧。

管理人工智慧和治理的趨勢

企業正在審視人工智慧的機遇，但他們也需要管理其缺點。 實施人工智慧在其關於人工智慧輔助組織——中小型企業藍圖的文章中指出了需要管理的人工智慧的這些負面因素。

  • 工作轉移。 執行重複性分析和機械任務的工人面臨自動化帶來的失業。
  • 資料隱私。 對收集、處理和保護不斷增長的數據集的擔憂引發了對同意、透明度和濫用的擔憂，如果不進行智慧管理，可能會削弱客戶的信任。
  • 數位倫理。 隨著自動化系統影響人們的生活，主動制定道德框架需要以透明度和問責原則為指導。
  • 安全風險。 越來越依賴人工智慧和互聯繫統意味著系統
    必須考慮安全性。

行銷傳播的人工智慧政策

我們認為，考慮到生成式人工智慧所產生的影響，更多的組織正在發展是一個主要趨勢，因此我們有一個單獨的章節來討論這一點。

在此播客中，「實施人工智慧」回顧了對人工智慧政策的進一步建議，總結瞭如何應對這些類型的業務的這些挑戰：

對於大型企業：

  • 創建人工智慧政策框架，為整個組織的人工智慧系統的道德、資料隱私、安全性和可解釋性提供指導方針
  • 成立一個由跨職能領導組成的人工智慧委員會來管理並持續審查人工智慧政策和策略
  • 為員工提供全面的人工智慧培訓，幫助他們負責任地使用新工具和優化工作流程
  • 任命首席人工智慧長負責並推動人工智慧策略和路線圖的發展
  • 讓客戶和員工等利害關係人參與人工智慧計劃，以保留信任和人才

對於中小企業：

  • 起草人工智慧政策，即使是基本政策，以開始使業務目標與人工智慧採用保持一致
  • 將 AI 職責分配給高階領導者，即使是兼職推動策略
  • 評估人工智慧系統所需的客戶資料處理和安全實踐
  • 探索人工智慧機會，透過更快完成任務來獲得競爭優勢
  • 對員工的人工智慧計劃保持透明，以消除不確定性並與願景保持一致