我們常聽人說“情人眼裏出西施”。作為一名營銷人員,如果我告訴你算法眼裏出西施呢?繼續閱讀,了解人工智能的最新進展,以及機器學習如何為我們的創造力做出貢獻,讓你在競爭中脫穎而出。
這些見解來自算法眼裏出西施,由R. J. Talyor (@rjtalyor)Pattern89.
《算法眼裏出西施》的主要收獲
找到你的創意
營銷人員麵臨著不斷創造新內容的義務,以滿足運行搜索和社交平台的算法。這是一項很大的工作。不要再猜測什麼能吸引顧客,什麼不能。相反,使用能夠告訴你這些信息的工具。
人工智能可以在兩個方麵提供幫助:
- 發展新的實踐。提供的數據可以讓你了解可以采取哪些新步驟來改進你的內容營銷。
- 開發新的起點。算法可以為你的內容營銷確定新的起點,讓你在競爭對手麵前表現得更好。
請記住,雖然機器可以節省時間並提高結果,但這並不是人類不做任何工作的理由。人工智能生成的算法會給你所需的信息,但隻有人類才能在這些信息的基礎上創造想法。算法會引導你走向正確的方向;他們不會給你答案。
算法是如何工作的
人類通過視覺、嗅覺、觸覺、味覺和聽覺來識別事物。我們的五種感官不斷地收集信息,使我們能夠學習。算法以類似但完全不同的方式開發。
例如,計算機視覺是一種允許計算機解釋圖像、人臉等的工具。例如,兩種魚類之間的顆粒差異可以通過持續暴露這些圖像來識別。在係統中識別的每張圖片都構建了計算機的整體“知識”,使其能夠理解物體是什麼以及它們之間的關係。
這裏的關鍵是龐大的數據集。恒定的數據攝入發展了基於機器的算法。
算法可以進化到什麼程度:
- 回答問題。它也許能回答諸如“領帶是什麼顏色?”,這是根據之前的數據得出的。
- 創建內容。例如,美聯社表示,人工智能可以為記者節省20%的時間,生成文章草稿,供人類稍後編輯。
算法的失敗
為了創建一個高效的係統,承認算法的缺點是很重要的。這些包括:
- 不準確的:人工智能並不完美。它隻能根據它所知道的和被提供的數據進行創作。這就為內容中的偏見和不準確留下了空間。
- 有問題的倫理:關於種族、性別、多樣性和包容性的偏見在人工智能中很普遍。如果人工智能隻看到了白人的臉,它可能隻會顯示與白人男性有關的結果。
- 深假貨:人工智能有能力生成從未存在過的內容。例如,人們做或說一些他們從未做過的事情的照片或視頻。這可能會給營銷人員帶來道德困境,因為製造“假”人可能會產生誤導。
應該探索人工智能和機器學習,因為它們有巨大的機會提高內容營銷的績效和效率,但了解相關風險也很重要。
讓自己從競爭對手中脫穎而出
算法通過向你展示過去行之有效的方法來給出答案。這對很多品牌都很有吸引力。然而,有一個衰落。如果每個人都在看相同的數據,那麼每個人都會有相似的內容。不要讓算法強迫你和你的競爭對手進入相同的創意潮流。
這就是人類角色發揮作用的地方。一旦你的算法建立了“規範”,想想你的公司能提供什麼。找到一個能讓你與眾不同的利基。
將人工智能視為創造力的合作夥伴,而不是人類創新的替代品。
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伯大尼Eierdam
Bethany是Ready North and Marketing人工智能研究所的實習生。她是聯合山大學的學生。