的營銷AI顯示這個播客通過讓人工智能變得平易近人和可操作來幫助企業更聰明地發展——已經正式下線了!

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第二集:Christi Olson，微軟搜索廣告主管

克裏斯蒂·奧爾森(Christi Olson)是微軟全球媒體團隊的搜索主管，領導公司所有付費搜索工作。她擁有超過十年的數字營銷經驗，領導零售、旅遊、汽車和消費電子行業的內部和代理團隊。

自2014年以來，她每年都被PPCHero評為最具影響力的25位付費搜索專家之一，此外，她是數字營銷策略、搜索和認知AI領域的公認全球演說家。她是一位在英國出版的作家應用營銷分析雜誌並經常為福布斯，AdAge，營銷教授，搜索引擎土地而且搜索引擎日誌。

本節課的主題是對話式人工智能。克裏斯蒂將對話式人工智能描述為一種能說能聽的技術，允許任何人與之互動。

Paul和Christi討論了對話AI在我們日常生活中的流行——從語音搜索到聊天機器人，以及它們如何影響消費者行為。她還回答了營銷同行提出的幾個問題:

• 說到語音搜索，答案是從哪裏來的?這又如何影響我的品牌的展示能力呢?
• 語音搜索和數字助手的區別是什麼?
• 營銷人員如何開始使用對話式人工智能?它將在未來的市場營銷中扮演什麼角色?

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免責聲明:本轉錄是由人工智能寫的，感謝深,．

(00:00:03)保羅Roetzer:歡迎來到營銷AI秀。今天和我一起的是Christi Olson，微軟全球媒體團隊的搜索主管，她領導公司所有的付費搜索工作，這是一個新目標，我們馬上會講到。歡迎克裏斯蒂。

(00:00:17)克裏斯蒂奧爾森:謝謝你們邀請我。我很興奮能來到這裏。

(00:00:19)保羅Roetzer:非常感謝你這麼做。我們今天的重點是對話式人工智能，但你們有一本很棒的新電子書，我想我們會稱它為有目的的營銷。我當然想在這方麵花點時間。我覺得這要看它的深度了。它可能是針對每個話題的一係列劇集。

[00:00:35]所以今天我們會試著觸及其中的一些話題，但是，嗯，我們為什麼不從搜索主管開始呢，這是新的。就我們認識的時間來看，我想你這幾年一直是福音派的負責人。你已經進入了這個新角色。告訴我們你現在的重點是什麼。

(00:00:51)克裏斯蒂奧爾森:是的。在微軟的過去五年裏，我是傳道部的負責人，這是一個對外的角色出去在會議和活動上講話。[00:01:00]在搜索和數字營銷如何融入他們的戰略以及他們想要實現的目標方麵，我想說的是全球財富1000家公司。

[00:01:12]作為一個企業到現在為止，我已經在付費搜索領域工作了將近20年，我做的是付費和有機搜索，他們有機會領導微軟所有的內部搜索工作。所以我在管理一個團隊，負責公司的所有搜索工作，呃，全球範圍內的，這是。

(00:01:29)保羅Roetzer:太棒了。是的。我的意思是，可能沒有一年去參加80場活動那麼忙，但從不同的角度來看，很忙。

(00:01:37)克裏斯蒂奧爾森:是的。,它很有趣。它也是有趣的。因為當我2006年開始在微軟工作時，我在一個類似的部門工作，我們負責微軟的內部搜索。所以回來看看這在過去15年裏是如何發展的是一件很有趣的事?它是如何轉變和改變的?

[00:01:54]但現在我在微軟和全球的每一條業務線上都有遠程技術。

(00:01:59)保羅Roetzer:太棒了。[00:02:00]這實際上給了我一個起點2006年。顯然我們的主題是人工智能機器學習，比如它如何在對話中發揮作用，還有搜索和付費。

[00:02:11] 2006年你剛加入微軟時，人們談論的是人工智能嗎?

(00:02:16)克裏斯蒂奧爾森:自動化是，但不是人工智能的水平，它不是在2000年左右，我在想確切的年份，因為它們都在這一點上融合在一起。2009年，當我們推出這個東西的時候，我們真正開始討論人工智能以及人工智能在搜索領域所扮演的角色。

[00:02:34]因為在2009年之前所有優化搜索的算法都是手動的。所以實際上是程序員在後台寫算法。他們沒有哭。他們使用了神經網絡和算法的某些方麵，但當我們推出必應時，還不是完全自動化的。

[00:02:51]事情是這樣的，我們從一個核心算法、工程師和負責算法組件的人，變成了[00:03:00]使用深度神經網絡和數千名致力於人工智能的員工，對嗎?我的意思是，我們有一個完整的部門負責人工智能和研究，當我們談論有機搜索時，這很有趣。

[00:03:13]人們想知道排名的因素是什麼?我想大概有275個節點在神經網絡中計算四個排序因素每個搜索的個體根據他們的曆史，他們的行為，他們對結果的處理方式有輕微的不同，因為我們的目標是提供最相關的結果，對吧?

[00:03:34]基於查詢以及人們與搜索結果的互動方式。所以這真的是完全的人工智能。是的。我聽說，你提到的是微軟最大的人工智能應用。我的意思是，這就是它被視為人工智能引擎的方式。現在。它是完全的人工智能引擎。

[00:03:53]所以，就像我說的，我講了很多關於有機搜索和付費搜索的內容。正確的。人們會問[00:04:00]算法，它就像，嗯，沒有。並且，有多個算法都是不同節點的一部分。他們會考慮不同的因素。嗯，我想在，呃，人工智能學院，呃，你讓我和弗雷德裏克·達布去討論一下算法。

[00:04:17]我們討論算法在過去的時間裏發生了怎樣的變化?他的作品可以追溯到，我想是19世紀50年代，但是怎麼，怎麼。人工智能已經被注入到我們的算法中。15年，10年。而我們現在所處的位置，對於那些剛接觸AI並認為自己錯失良機的普通營銷人員來說，這隻是一個很酷的收獲。

(00:04:44)保羅Roetzer:就像你剛才說的，即使在微軟，你也會想到人工智能領域的大領導者。大概有6個，微軟顯然是其中之一。然而，直到11年前他們才真正開始做這件事。就像[00:05:00]市場營銷作為一個整體，就像作為一個職業，在日常生活、電子郵件、內容或付費搜索等特定的使用案例中，對人工智能的理解和采用非常缺乏，但這沒關係。

[00:05:10]這還是比較新的人工智能可以追溯到幾十年前，但它在營銷中的應用仍然是一個相對較新的概念。所以，如果這可能是你第一次坐下來聽一些關於它的東西，你也並不落後，你的大多數同齡人也還沒有弄明白。

(00:05:28)克裏斯蒂奧爾森:這很有趣，因為我曾在微軟的多個不同的業務小組工作過，你所交談的小組取決於他們對人工智能的複雜程度，其中一些是非常基礎的，並不是完全自動化的人工智能，他們創造的算法可以幫助他們獲得領先分數。

[00:05:48]這就是他們所處的複雜程度相對於那些微軟廣告和必應搜索引擎，它們都是人工智能的工具。[00:06:00]所以你有不同程度的複雜程度，我現在所在的團隊，我工作的團隊，被認為是全球媒體。我們代表整個微軟運營媒體，從顯示到社交，再到付費搜索。

[00:06:09]嗯，一切都在我們眼前。每個團隊都有不同的，我們正在使用的AI應用程序略有不同。我們不一定是人工智能專家。我們不會在後台進行編碼，但我們會利用人工智能工具和技術。即使在那裏。複雜程度、知識和經驗的水平因團隊的不同而不同。

(00:06:33)保羅Roetzer:所以永遠都不晚。這是潛心學習。我認為這可能代表了我們經常告訴人們你的未來會是什麼樣作為一個營銷人員，你不需要建立機器學習算法。你不需要知道算法是如何工作的。你必須知道的是什麼是可能的，可能有更好的方法來做你每天做的事情。

[00:06:46]所以你的觀點是，如果你管理的是付費管理或有機管理，或任何你的角色所了解的，可能有更聰明的工具可以幫助你做到這一點。更好、更有效地降低成本，提高性能。嗯，所以你不需要回到2006年，就像所有人為驅動的規則間隔方法。

[00:07:04]這就是我們對傳統營銷的看法。傳統的自動化是可以的。一直都是人類。我們正在進入一個階段，在這個階段，機器的力量是一部分，智能可以被構建到工具中，它可以從營銷人員身上去除一些，實際上他們可以做一些重複的任務或一些預測建模，諸如此類的事情。

(00:07:23)克裏斯蒂奧爾森:是的。就像，嗯，我們今天在團隊裏討論的是關於付費搜索的。在競標方麵可以實現一些自動化。嗯，我們在談論，我們今天在競標中使用一個工具，我們想要實際拿走他們的工具。在現有工具的基礎上，添加自動競價的搜索引擎層。

[00:07:43]所以這是人工智能層。這將是在別人管理的算法之上。所以問題是，你如何將自動化添加到工具集中正在進行的人工工作之上，我們，嗯，我們正沿著這條路走下去，可能在下個月開始[00:08:00]我希望下個月我們會，我們正在致力於將正確水平的數據集成到工具中，在後台設置，以確保它可以定期重複發生。

[00:08:10]所以這又回到了你爬走跑的方式，對吧?你不會跑，但你可以從匍匐開始，對吧?你不需要撥動開關，一切就會變得智能和自動化。這是一個過程。這是一個任務一個任務，基本上一次一個用例。是的。好的。我們來談談會話。

(00:08:28)保羅Roetzer:是的。這就是我們今天要討論的話題。開始的時候隻是泛泛的，是什麼?我的意思是，我們現在聽說它是一種對話式營銷，對話式銷售以及AI在其中的作用。你如何看待對話式人工智能?

(00:08:43)克裏斯蒂奧爾森:是的。所以我認為對話式人工智能是一種可以說話和聽的技術，幾乎所有人都可以參與其中。

[00:08:52]所以會話式人工智能。這是一種聽和說，並能夠做出回應的想法。[00:09:00]當你把它分解的時候，在不同類型的對話AI中有不同的組件，我幾乎可以這麼說。嗯，當我開始談論會話時，人工智能可以追溯到2016年。

[00:09:10]當我在2016年談到這個的時候，今天並沒有很多人真正接觸到對話式人工智能。我想說，在過去的六個月裏，幾乎所有人都參與了某種對話式AI，不管你意識到與否，對話式AI的應用會是什麼?

(00:09:30)保羅Roetzer:比如有哪些例子可以讓人們參與其中呢?

(00:09:33)克裏斯蒂奧爾森:所以我把它放在兩個不同的地方。所以在說話時可以聽，嗯，聊天機器人是一個非常簡單的，對話的人工智能界麵。現在，全球很多網站上的客戶服務應用都是聊天機器人。

[00:09:48]甚至有些電話樹。所以IVR技術使用非常基礎。他們問你，你想和客服談談嗎?你想和我聊天嗎，這是電話樹，也是一個對話AI。當然，它沒有那麼複雜。不幸的是，電話方麵沒有跟上互聯網方麵的發展。

[00:10:07]這讓我很難過。更複雜的方麵是當你去到Siri, Alexa Cortana，穀歌助手，他們要複雜得多。嗯，他們使用了很多不同的認知服務來幫助他們達到這些複雜程度。

(00:10:23)保羅Roetzer:科塔娜，你提到的可能對普通人來說不是一個家喻戶曉的名字，但你知道，這是微軟內部人工智能的一個非常創新的應用。

[00:10:33]事實上，它可能比人們所知的更廣泛。那麼微軟在這方麵有什麼優勢呢?什麼是Cortana，它是如何使用的，我們作為營銷人員是如何與它互動的，我甚至意識到這是體驗的一部分。

(00:10:46)克裏斯蒂奧爾森:是的。在過去的五四年裏，Cortana實際上已經發生了變化。

[00:10:52]我在想，自從2016年我開始加入Cortana團隊以來，我們最初在微軟(Microsoft)做的是與Siri、穀歌助手和Alexa直接競爭的產品。正確的。所以我們確實做了一個嚐試，創造了我們自己的智能音箱係列設備，類似於穀歌家庭或

00:11:13 Alexa。當我們進入市場的時候，他們有點退縮了也許這是我的觀點，這不是微軟，但我們進入市場了嗎?他們。所以其他兩個是如此根深蒂固，以至於我們無法得到我們需要的牽引力，說，好吧，我們是否繼續沿著日常製造設備的道路走下去

[00:11:33]嗯，我們有了一個對話語言框架，我們做了它。所以這個框架對Alexa是有效的，穀歌。因為一些奇怪的原因對直接與我們合作不感興趣，你可能會想，嗯，說話，但本質上是創建對話框架，這樣你就可以問Alexa一個問題。

[00:11:52]它可以進入微軟的生態係統。所以，我在試著思考。當我們創建它時，我們有一個生產力與效用和功能的框架。因此，微軟和Cortana傾向於專注於生產力。與Alexa相比，它更傾向於在工作流程中幫助你完成事情。

[00:12:13]你要求播放音樂和使用其他物聯網設備。穀歌Home和穀歌Assistant也一樣它們都是其他設備。我們的目標是提高生產力，這就是我們從什麼都做的方向。每個設備到現在都專注於生產力。Cortana，如果你有outlook，你可以在郵件中使用Cortana來安排會議。

[00:12:34]我們想看看你的日曆。如果對方使用outlook，它會自動為你安排會議，並發送通知。所以它隻是一個後台助手，幫助你更快更容易地完成工作。那很酷。你已經談到了一些關於援助的問題。

(00:12:48)保羅Roetzer:所以，在你為我們創建的課程中，人工智能如何幫助你，你談到了聊天機器人和數字輔助之間的區別。嗯，他們的想法是什麼?什麼是數字助手?[00:13:00]當你思考這一切的發展方向時，你如何看待數字助手?部分原因可能是你剛剛提到的Cortana，它真的在那裏，預測需求，幫助采取行動。

(00:13:10)克裏斯蒂奧爾森:是的。所以我想，嗯，我想當我們在課程中，我想我把對話AI分解成數字助手的三個領域，就像橋梁一樣，全部三個。好的。你所說的Alexa是基於技能和行動。所以你在教那個智能代理做一些事情。

[00:13:27]你是在問。Alexa或穀歌助手，去到那個設備。就像我在家裏，它會回到我的窩裏，調節溫度。所以你教它做一些吸引人的事情。它可以是物聯網或與一個網站。它可以在那一端做一些事情，聊天機器人促進並進行對話。

[00:13:45]在那裏你可以找到那個預測文本。你可以預見到幫助完成一個目標。我開玩笑問問題什麼的。提問，回答在對話式人工智能時代，這是提問。行動，因為大多數人想要行動，而不僅僅是答案，他們想要答案，然後他們[00:14:00]想要做些什麼。

[00:14:01]然後是語音搜索，用來查詢搜索引擎，它隻是使用語音而不是文本和打字。所以一個數字助手可以把所有這些組件結合在一起幫助你成為你的虛擬助手幫助你完成工作，幫助你安排，維護和組織。

(00:14:21)保羅Roetzer:我的意思是，你認為我們是否真的在幫助管理你的生活，而不是單獨的任務?

(00:14:29)克裏斯蒂奧爾森:我和科塔娜一起做了些工作上的事。一個很好的例子是，10月份我在為我的團隊招人，我使用Cortana來幫助。協調安排麵試，整理麵試安排所需的文件和數據。所以我在法庭上把所有事情都自動化了，這樣會議就安排好了。

[00:14:47]它把所有合適的文件都拉進了我的收件箱。當我去麵試的時候，需要的東西我都有。它就在那裏，它影響了我的麵試過程，至少對我來說是這樣。我不知道這對申請人是否有好處，但它使我做這件事更容易了[00:15:00]，而不是來回50封郵件來協調，這樣更快更容易。

[00:15:05]但我也用Cortana就像，嘿，科塔娜，我每天的工作怎麼樣了。所以實際上，嗯，現在容易多了。我不會開車去找我的車。我以前的例子是，我住的地方離公司有30分鍾的路程。明早我就能開車了。我會讓科塔娜告訴我今天的日程安排。

[00:15:21]所以我開始在心裏為會議做準備。我需要做的是，發送信息，設置，哦，提醒我在這個時間點做這件事。嗯，我使用Cortana的次數可能比一般人要多，嗯，或者更像使用穀歌助手、Siri或Alexa的人。

(00:15:39)保羅Roetzer:我發現的一件事是，我用了Alexa一段時間，我不得不在家裏關掉它，因為和你一樣，我家裏有小孩，他們會整天問Alexa一些愚蠢的問題。

[00:15:48]我就不再和Alexa說話了嗯，我最後把它拔掉了，現在他們認為蘋果隻做音樂，所以他們不知道問它其他的事情。因為我喜歡預先訓練他們，就像它[00:16:00]隻知道這個，不麻煩與其他東西。所以，嗯，我已經熟悉了聲音在我們家的應用。

[00:16:07]但我發現Alexa有所有這些技能，但我不知道這些技能是什麼，要發現它們，你必須仔細觀察。我對人工智能的看法是，通常不是說，有哪些技能是我可以使用的?

[00:16:27]我喜歡說，我每天都做些什麼?它能幫我做這件事嗎?不隻是用聲音，而是一般的人工智能，就像我一直看著，說，好吧。我為博客文章設計標題，我用電子郵件找出主題行，我管理付費媒體，用人工智能幫我做這些事。

[00:16:46]我不需要這東西有2000種技能，我隻會用一兩次。嗯，我不知道。我隻是喜歡我作為一個消費者，就像，嗯，作為一個消費者，這是一個組合，但我們現在也在和營銷人員交談。這就是[00:17:00]我簡單提到過的地方，我沒有在我的課程中深入討論，但是有一個對話AI框架。

(00:17:08)克裏斯蒂奧爾森:而你，你提到了。這個框架的兩個支柱是營銷人員需要思考的。幾乎所有內容的曝光度都在走下坡路。我想當我和邁克聊到調情的時候，我覺得，

[00:17:27]我想它就在那裏，適合你的背景。我，我確實說過喜歡唯一，我仍然會堅持這一點。對我來說，這仍然是真正推動他們的技能。也許是因為我聽太多廣播了，我沒有有線電視，但每個NPR節目都說，讓Siri, Alexa，穀歌助手播放NPR上考慮的所有內容。

[00:17:53]好像他們在教人。這是技能。下麵是你如何使用它。99%的企業都沒有采取這一步。和[00:18:00]的可發現性,

(00:18:01)保羅Roetzer:我喜歡快速的星巴克，這個很實用。所以我每天早上7點40分送孩子們回家。我已經通過星巴克app點了單。

[00:18:10]當你下單時，它會說，你想把這個添加到Siri中作為一個請求或其他什麼，它會在早上的那個時候提示我。您想下這個訂單嗎?我可以直接抓住它。我說，哦，你知道的，點星巴克。它會自動點對位置，點對飲品。

[00:18:28]這簡直就是天才這是，這是為了安全。因為我什麼都不用做，隻要說出來，你知道，周六點星巴克。關於可發現性，就像在應用中，我使用任何方式它隻是額外的一步，可能是額外的三步，可以選擇順序，確認位置。

[00:18:47]我在裏麵坐了大概兩分鍾，雖然隻有兩分鍾，但同時，我真的很感激這種便利，而Dunkin甜甜圈沒有這種便利。所以回到，

(00:18:56)克裏斯蒂奧爾森:這要追溯到，嗯，我和我的經理開玩笑，我和他說要[00:19:00]提出一個框架，結果是酒後駕車。

(00:19:01)克裏斯蒂奧爾森:他說，但那是酒後駕車。我說，是的，我知道。但發現它揭示了任何效用，然後交互和界麵，如DUI。他不太喜歡酒後駕車製度，但我說，嘿。這對我來說是難忘的，但是他回到，他們發現了效用，他們發現了你能幫助你做的事情那是技能背後的效用是的，為了擁有一項技能而在應用中創造一項技能是行不通的它回到了應用，我甚至不記得哪一年是2010年。

[00:19:33]就像人們在手機上有400或200個應用程序，但他們實際上隻使用。經常有15到20個人。I在界麵和交互的下麵，它問，人是如何與它互動的?他們是通過屏幕參與進來的，對吧?或者他們隻是用他們的聲音參與其中?

[00:19:53]所以，就像，如果我和一個屏幕上的東西在一起，我可以回頭看，這和你和一個[00:20:00]說話的人說話，你看不到它是不一樣的。我舉的例子是，我不知道你們有沒有試過問Siri。你可以問Siri或Alexa如何烹飪，並獲得食譜和建議。

[00:20:12]當它在配料表上的時候我把雞肉放在櫃台上，把烤箱加熱到25度。我這樣做了，我想，好吧，我需要回到27個其他的成分因為它已經告訴我，就像，現在你把混合，這些東西，我想，哦，像口頭說的不行，但如果它能和我說話，我有屏幕看它，它回到用戶如何吸引的框架?

[00:20:37]效用是什麼?可發現性是什麼?因為如果他們不能發現它，他們就不會使用它。如果他們不打算用它，你為什麼要評分?如果效用不存在，如果需求不存在，如果你沒有解決問題。它會在使用中被發現嗎然後理解他們將如何使用它的界麵是如此重要。

(00:20:55)保羅Roetzer:嗯，你提到了一個我認為很多營銷人員都想知道的問題，我不知道有多少人對她有答案。所以語音搜索。所以語音搜索背後的理論，如果我們不再在屏幕上搜索，它是否會，他們試圖呈現的是絕對的，對嗎?回答你。那麼對於品牌和營銷人員來說，這個答案從何而來呢?

[00:21:19]所以，如果，如果，如果我的品牌未來出現的能力不再是穀歌上的10個最先鏈接之一，但它實際上是給出的一個回應。這個答案從何而來?機器是怎麼知道的?他們怎麼知道正確答案是什麼?是根據語音搜索曆史定製的個人嗎?

[00:21:39]讓我談談語音在這方麵與搜索的關係。

(00:21:43)克裏斯蒂奧爾森:是的。語音搜索實際上是我開始接觸對話AI的方式，因為很多人問這個問題，就連我開始使用時也有這個問題。我買第一部iPhone的時候就有了iPhone。

[00:21:55]我就想，它從哪裏獲取這些信息?它是如何獲取信息的?[00:22:00]我們要去哪裏?就像沿著我的發現之路走下去是我真正開始深入研究的地方。所以當你問一個數字助理的問題時，我會把它放在數字助理的水平上。因為我認為這有點簡單，因為如果你想一下，數字助手與數據源對齊。

[00:22:13]所以Alexa。嗯，亞馬遜生態係統從穀歌提取一些信息，從微軟提取一些信息，這並不是五五分。嗯，如果是一個產品購買或一個特定的產品信息，他們會從他們的內部係統中提取信息，因為他們會試圖幫助你進行購買。

[00:22:31]他們有很多購物和產品相關的信息。好的。如果你用穀歌助手，它會從穀歌拉。如果你在，嗯，科塔娜，它會從砰拉。所以你有點。兩到三個來源的信息都來自於這些信息，我不打算深入討論Alexa本身，因為它將Alexa和亞馬遜生態係統，就像我說的，它從那裏獲取產品。

[00:22:57]嗯，其他查詢，它有時會從[00:23:00]穀歌和being中提取它，所以它在兩者上都是正確的。但如果你問，我怎麼把紅酒從地毯裏弄出來?我從來沒有那樣做過，你可以看到，我的地毯是淺色的。嗯，我有小孩，如果我走這邊，你可以，所以酒是需要的，有時它會被打翻，特別是在新冠肺炎期間。

[00:23:20]當你問這個問題的時候，數字助手會轉到記錄的搜索引擎，它會尋找一些不同的東西，對吧?它從即時答案中提取民意調查，在搜索引擎中有知識圖表或者其中一些是工程師硬編碼的他們有硬編碼的回答或者本質上是dab。

[00:23:39]如果我問華盛頓的首都是哪裏?它知道這是事實，它隻是從那裏拉。它不是指一個搜索小組。如果你是一個品牌，它會從知識的痛苦和即時的答案中抽出很多時間。問題是，你能優化它嗎?是的。所有不同的問題都有機會得到或不是全部，但你被問到的大多數問題都成為了[00:24:00]即時的答案或一個在搜索欄最頂端的回答。

[00:24:04]就是彈出的那個盒子。如果你進入那裏40%的時間。嗯，我看到的最後一次調查是我們做的，我已經有兩年沒做了。大約40%的時間是來自知識麵板，即即時答案框。因此，有機搜索優化將有助於對話AI。

[00:24:26]然後就是理解和了解。如何優化語音和文本?因為語音查詢本質上要長得多。他們在本質上更健談。它們確實有傳統的句式。當我們考慮搜索時，比如付費搜索方麵，我們看到的查詢通常是3到5個單詞的長度。

(00:24:47)保羅Roetzer:當你有聲音的時候，你可以知道這是一個語音查詢。噢,是的。這是個非常具體的問題。我總是笑，因為我的女兒現在8歲了，所以她應該是4歲。[00:25:00]她有一台iPad，她會在亞馬遜prime或Netflix上看節目。我有一段視頻她說她會按住按鈕。

[00:25:10]她會說公主遇到獨角獸的那一集。然後她就會看著，但它不會出現。所以她會再次按住它。那一集，公主遇到了獨角獸他們在森林裏，然後她會等待並再次按住。然後她會看著我說我的小插曲在哪兒呢

[00:25:27]於是她開始自學如何堅持下去。調整她的查詢，以嚐試獲得她想要的結果。看我表演太吸引人了。我兒子四歲了，自從他開始說別人會以為我在開玩笑時，我就一直看著他這麼做。

(00:25:43)克裏斯蒂奧爾森:但是不，我們有，我們有穀歌係統，我們有Alexa，我們家裏有Cortana。

(00:25:49)克裏斯蒂奧爾森:他發現Alexa可以訂購產品，他訂購了餅幹。我問我丈夫，我們為什麼要點這麼多，為什麼要來奧利奧?這是因為[00:26:00]我們沒有關閉購買功能，因為我們沒有使用它來購買，但他會去Alexa，像Alexa cookie一樣。

[00:26:07]於是奧利奧就被加到了購物車裏。我們中的一個去了亞馬遜。我們會添加一些我們需要的東西，然後結賬，突然餅幹就來了，我們覺得，這太奇怪了。我們有這麼多奧利奧，這對奧利奧來說是一個機會。他們甚至不知道，就像你聽到的例子一樣。

[00:26:23]就像我一樣，新聞上最喜歡的故事就像個孩子。讓父母們惱火的是，我想是三年前在德克薩斯州訂購了一個600美元的玩具屋。家長們都有點驚訝。

(00:26:37)保羅Roetzer:我，我愛我的女兒，我想她穿的皮衣會這樣。你知道，你問Siri一個問題，他永遠不知道答案。

[00:26:43]她說，你就問穀歌，不好意思。他什麼都不知道。所以他們在比較數字助手。比如我們應該問哪些人這個問題?是的。我的意思是，就像品牌一樣，它可以追溯到，我認為他們確實潛入了這個和對話AI類，是的。回過頭來試著去理解，比如，你作為消費者想要的東西背後的意圖是什麼?

(00:27:04)克裏斯蒂奧爾森:你對這些問題和他們的意圖有答案嗎?就像今天早上我用了語音，因為我有一個surface book, surface book pro和。我鍵盤上少了幾個按鈕。因為我有一個4歲和18個月大的孩子，他們喜歡把我鍵盤上的鍵拔下來。

[00:27:23]我以前用的另一個鍵盤壞了。現在我要講的是這個程序員特有的巨大詞彙。我想我把所有數都除以1了。把這個從車庫裏的盒子裏拿出來他們的鍵盤就壞了。表麵書上沒有滾動鎖。比如沒有滾動鎖。

[00:27:45]我試著用Excel。這個鍵盤上有一個，我把我的鍵盤拆下來，把它移到上麵來打字。我買不到鬆鼠鍵盤。我無法使用滾動按鈕。於是我就問，嘿，科塔娜，這台筆記本電腦的滾動按鈕在哪裏?沒有。

[00:28:02]結果我不得不重新接上鍵盤才能解開鍵盤上的滾動鎖，因為它會在我的電腦後端設置一些東西，比如使用語音。試圖發現一些簡單的東西，比如，把鍵盤插回去，按下按鈕，調用它。很好。是的。我覺得我現在什麼都問。

(00:28:20)保羅Roetzer:好的。我想，我想確保我們有足夠的時間。我想談談這個目的性營銷手冊我有一個自然的過渡，但在我們開始之前，嗯，很多品牌，我們和。對話型人工智能對他們來說就像是一個聊天機器人，裏麵可能有一些智能。

[00:28:39]你會如何引導營銷人員，從他們如何真正開始的角度來考慮會話人工智能，以及他們應該優先考慮什麼?當他們考慮在接下來的一到兩年裏，它將如何融入到他們的市場營銷中，也許隻是他們需要采取哪些步驟才能真正朝著正確的方向前進。

(00:29:01)克裏斯蒂奧爾森:所以這個經常出現的部分原因是，嗯，當你開始看數字輔助和你的品牌人，就像你說的，我們在問問題，我們更多地參與所以品牌認為聊天機器人就像一個跳窗。

[00:29:23]兩年前，他說的其中一件事是，數字助手將開始能夠與其他數字助手交談。所以當我問的時候就會出現這種人工智能框架。我要用這個，因為Cortana更傾向於微軟這一邊。我們很有效率。

[00:29:39]所以當你問Siri Alexa或穀歌什麼的時候他們在幫你購買。他們正在幫助你發現這條路。所以這個想法是，你會有一個數字助手，它可以被其他的數字助手發現，來幫助某人采取行動。

[00:29:55]就像你說的，你有星巴克的那個，你可以讓Siri去下單，或者讓Alexa去下單。它知道去星巴克的應用程序。它已經被保存為你的設置。它為你做到了。你不需要進入星巴克的應用程序來做這件事。接下來，就像它開始了行動。

[00:30:10]根據你的行為和曆史這就是它之所以重要的原因，因為隨著這些產品越來越融入我們的日常生活，隨著它們被越來越多地使用，這就是它的趨勢和發展方向，它使消費者更容易與你的品牌互動。所以他們不必這麼想。

[00:30:28]聊天機器人是很自然的第一步，因為你進入了對話人工智能，你理解問題，你提供答案和行動或答案，然後進入行動階段。所以真正了解客戶是如何參與的?你過得怎麼樣?你為什麼不能很好地使用認知服務，我認為我們還沒有真正定義它，但本質上你有一層人工智能是認知服務，幫助你幫助技術理解。

[00:30:56]圖像，聲音，文字，演講意圖，到達那裏。你可以把它們一起使用。這樣一來，如果有人輸入蔬菜和蔬菜，認知AI就能理解蔬菜和蔬菜。當你談論披薩時，也是一樣的。正確的。而不是說，對不起，我沒有，我總是這樣做。

(00:31:16)我很抱歉。我不明白，因為我覺得他們每次都是這樣的。所以它問了一個不好的問題或者使用了很好的語言或廢話在某種程度上，它沒有完全理解認知服務幫助你理解並達到那個水平。這樣的方式。因為最終的目標是成為一個品牌。

[00:31:37]如果你有一個行動，如果你想讓他們購買某件東西來參與，預定一項服務，如果你是一家發廊，那就去做頭發，因為我已經九個月沒做了，我已經放棄了，嗯，這就是起點，因為在某種程度上，他們會彼此交談，經紀人會彼此交談[00:32:00]經紀人會彼此交談，助理會與助理交談。

[00:32:01]所以從嵌入這些認知服務開始，聽出什麼有效，什麼無效。然後我回到這個詞，優化，優化它，對吧，隨著時間的推移不斷改進，這樣它就能提供更好的答案，更好的服務。這樣一來，當你有了一個特工可以和另一個特工交流的時候，就不像你從懸崖上跳下去了，而是一種隨著時間的推移的自然過渡，嗯，從那裏到那個點。

(00:32:32)保羅Roetzer:所以，這一切的核心，也是我引入市場營銷的目的所在就是數據。為了，為了，為了為消費者創造這種便利和個性化，為了能夠對他們做出反應並預測這些智能代理的需求。有很多信息。所以當營銷人員甚至人工智能都是由這些數據驅動的時候，嗯，作為一個行業，我們沒有太多的基本規則必須要遵守，[00:33:00]這一切都將如何完成。

[00:33:02]我的意思是，顯然有一些，一些法律在實施，但在大多數情況下，每個組織在進行營銷時仍然要遵守道德。所以你的團隊創造了這個。有目的性的營銷手冊，我們會在節目筆記中分享鏈接，但隻告訴我們它背後的想法和論點。

[00:33:22]我知道這是從最初的想法演變而來的，但是為什麼，為什麼這很重要?因為在寫這本書之前，我自己讀了這本書的大部分內容，感覺就像一整本書一樣，但裏麵有很多關於道德、透明度和隱私的非常重要的東西。為什麼營銷人員在開始思考人工智能的真正應用時還要考慮這類事情呢?

(00:33:44)克裏斯蒂奧爾森:是的。這一切都回到了我之前的角色。今年10月之前,首先,嗯,我洛杉磯的角色,我們做了許多不同的研究試圖了解,嗯,從像會話代理、數字助理,隱私營銷,營銷,哪裏00:34:00這,呃,營銷的目的是在所有這些研究中,因為我們開始挖看,嗯,我們做了研究,嗯,千禧一代和千禧一代,他們是如何的不同年齡組與品牌,工具,科技，你如何建立品牌的熱愛和參與度?

[00:34:19]我們開始看到關於數據和隱私的主題出現。所以這次我做了大量的隱私研究。去年，它是在這個日曆年的四月推出的。我覺得，天哪，感覺像是很久以前的事了。和。我甚至可能，甚至很抱歉，警察會說，我看著我說，那是上周嗎?

[00:34:38]還是一年前我做了一些事情，因為新冠肺炎讓一切看起來像是，我們在一個日曆年經曆了10年，但我們開始做研究，想出了這些關於如何建立品牌愛的漫畫。部分原因是。當人們談論包容性和包容性營銷時，很多人想到的是多樣性和包容性，[00:35:00]對吧?

[00:35:00]但是人們並沒有考慮市場營銷的包容性，你是如何考慮消費者的，你是如何根據你所使用的詞語、圖像和數據來接納或排斥他們的。這是我們對品牌之愛的理解。品牌，嗯，數據和數據透明度，並走向包容性營銷作為營銷的支柱。

[00:35:24]你認為在你的數據集中包含什麼?你會怎麼想。包括個人。所以他們在你的廣告或你使用的語言中看到了自己因為我們看到在過去的一到三年裏發生了很多事情人們甚至喜歡性別，性別流動性。你是說他們Z Z?

[00:35:47]或者，當我們參加會議的時候，你如何使用代詞?我，我知道有幾次會議，我會把她，她。因為我就是這麼稱呼自己的。嗯，我的搭檔，我是水桶的MJ，德保羅，HMAS的智囊的貢獻者。我是我提供信息的人之一。

[00:36:06]我幫忙寫了一些部分。她穿的是她自己的衣服，但她也穿白天的衣服。這是一個學習的過程，比如，如何談論這個問題?正確的。回到有目標和數據的營銷。這就是我在數據方麵的貢獻，因為。有很多這樣的例子。

[00:36:25]當你收集數據時，你是在排除信息，而沒有潛在地意識到它。那麼你如何知道你是否在排除或者你如何知道你構建的算法是否具有歧視性呢?我記得我回去和微軟道德團隊討論的例子就像招聘。

[00:36:46]我沒有，這不是一個法律上的例子，但讓我們把微軟作為一個整體。當你看到微軟的細分情況，你看到的是男性和女性的比例，並不是公司裏男女各占一半。所以，如果你[00:37:00]要基於當前的員工集合構建一個人工智能算法。

[00:37:03]你會更傾向於男性。你就不會那麼偏向有色人種了。你會更傾向於常春藤聯盟的教育。隻是根據我們的背景。這些因素是否意味著某人會成功?微軟?不，我上的是州立學校。

[00:37:23]我認識的一些最成功的人，包括比爾·蓋茨，都沒有大學畢業。所以當你在構建這些算法時，如果你有一個數據集，比如微軟員工的數據集以及他們的成功程度，它是有方向性的，是好的，但你可能會排除高資曆的人。

[00:37:42]因為你隻使用你過去做過的東西，這就是為什麼蘋果聽起來很熟悉。這確實發生在另一家大型科技公司。今年早些時候，他們培訓了一個招聘模型，該模型根據他們所知道的優秀員工的特點來評估簡曆。

(00:37:59)保羅Roetzer:[00:38:00]來自常春藤等名校的白人男性。所以他們不得不關閉這個算法，因為它存在偏差。這是最實際的例子，夥計。他們在沒有意識到的情況下引入了偏見這與法律體係中的情況類似。他們嚐試用人工智能算法來決定，昨天是否應該提前釋放某人?

[00:38:20]哦，那是滑坡效應。無論何時，我都是非法結束的，但是。我知道該去哪裏。是的。是的。他們開始研究案件，他們開始使用法官如何判決個人。他們開始注意到，在某些地區有色人種的判決更嚴厲，更長。

(00:38:38)克裏斯蒂奧爾森:白人，白人，有色人種。所以如果你根據句子訓練算法當人們被提前釋放時，係統就會有偏見。那麼如何克服偏見呢?有偏見和數據。因此，並不是說數據本身就是惡的或善的。

[00:38:56]係統中是否已經存在偏見?這就是我在營銷目的上的貢獻。要明白有偏見。如何克服偏見?你如何確保在這個過程中包括了各種不同的人這樣你就不會故意增加偏見，或者你知道偏見可能在哪裏?

[00:39:16]那麼你就可以收集正確的額外增量數據，並根據你正在做的事情來解釋這些數據了?

(00:39:22)保羅Roetzer:我覺得那本書很好。但對我來說其中一個收獲是裏麵有很多檢查清單提供了一些框架其中一個就像道德和偏見檢查清單，在你計劃一個活動之前或者在你使用數據來理解其中的內容之前你需要檢查這些東西。

[00:39:39]所以，那真的很有價值。是的。

(00:39:41)克裏斯蒂奧爾森:總的來說，我們講的整本書。我不記得有多少章了這麼多版本。是的。大概有80頁。我，我，我想說，我們大概刪減了一萬字，就像給我們要出版的東西一樣。我們可能刪減了將近1萬字，因為我們都覺得，好吧，這太媒體化了。

[00:39:58]這太深奧了。[00:40:00]人們會明白的它曾經一度是一本200多頁的書，我們覺得，好吧，不，有人會讀200頁。我從我們的網站上下載了一份PDF文件。所以，我們開始切吧。所以我試著記住我們有多少章節，但有些甚至是包含在你使用的詞彙中。

[00:40:18]我們該怎麼說話?MJ，他們，他們的代詞，還有她，她，嗯，她談到了她的旅行經曆，一些人認為是對LGBTQ友好的酒店。你用什麼詞來表示你很友好?這就是他用的例子。

[00:40:40]我在想，你怎麼證明這家酒店能接受不同背景的人，因為她說過，當她出國旅行時，並不是所有的地方都是這樣的，當她和她的夥伴來的時候，他們不一定會有最好的體驗。正確的。那麼如何使用人們正在使用的詞彙呢?

[00:40:59]。[00:41:00]展示，如果你有，如果你有迎合這一人群的體驗，他們會用什麼詞來形容?不僅僅是你使用的詞彙，還有他們在搜索和理解時使用的詞彙，那麼你如何將其融入到你的營銷中呢?你如何將這一點融入到你的說話方式和你的作品中，以代表你的品牌和整個團隊?

[00:41:19]我的意思是，有這麼多，我的意思是，研究，嗯，在某一點上我們有三到四個不同的研究，我們參考了那裏。嗯，我們在和。我們試著在那裏提取500頁的研究，兩個80頁，並從中提取亮點。我的意思是，有這麼多絕對了不起的研究。

[00:41:37]我強烈推薦你讀它。就你的整體營銷而言，不僅僅是數據，不僅僅是人工智能的部分，而是我們如何做整個營銷正在轉變，正在改變把包容性營銷作為一個支柱來創造品牌愛，樹霜，創造品牌忠誠當我們用人工智能和自動化做更多的事情時，這將幫助我們。

(00:41:56)保羅Roetzer:是的，我認為這隻是一場運動。你。我的意思是，很明顯，在過去的12到24個月裏，它得到了很大的勢頭，但我看到的大部分仍然是在業務層麵和人力資源層麵，並確保所有這些都整合在那裏，但你沒有看到你發布的很多，這對營銷意味著什麼，我們如何將這些相同的理想貫徹下去，以確保，嗯，我們作為一個品牌所代表的東西實際上是以一種真實的方式呈現給我們的觀眾，你不會在你的，呃，你的宣傳活動中無意中產生偏見。所以，我的意思是，這是一個非常重要的話題，也是我想在市中心繼續探索的東西。

(00:42:35)克裏斯蒂奧爾森:是的。我將把你介紹給MJM Jan，我願意打賭，他很樂意上台演講。我和她已經討論了好幾個月了就在劇本寫出來的時候，我們，她和我喜歡當我們開始討論這個問題的時候，我們會討論例子。

[00:42:48]三個小時後，我們錯過了四次會議。好的。這真是太棒了。我們將像往常一樣用我們對[00:43:00]克裏斯蒂的快速提問來結束這一集。

(00:43:00)保羅Roetzer:好的。好的。我們開始吧。以快速火力結束這一切。你準備好了嗎?第一個問題不是惡作劇，你用得最多的語音助手。我們問每個人這個問題。我沒有問具體的Alexa，穀歌Assistant, Siri Cortana。

[00:43:25]我們不知道最後一個是不要用，但我們已經知道你在用它們，我們在兩者之間，

(00:43:29)克裏斯蒂奧爾森:我會說是Siri和Cortana。因為我兩樣都用。如果我在車裏，我不會用它，因為科塔娜真的不在我車裏。然後我用Siri，但如果我在家裏，在我的個人電腦上，我用Katana，從語音和數字助手蘋果酒。

[00:43:41]一整天。所以，我的意思是，這是相當平等的。

(00:43:44)保羅Roetzer:我很喜歡用Siri因為我總是帶著手機，但當我需要知道某件事的答案時，我會去穀歌，就像穀歌助手一樣，我的孩子，我之前說過。我的孩子們會說，就問穀歌，你為什麼要和老師亂來?

[00:43:55]他問我們這些問題。

(00:43:56)克裏斯蒂奧爾森:我們，我們會笑。我們家有一個穀歌助手，但因為我之前的角色，就像我告訴我丈夫的那樣，它必須放在辦公室的架子上。它不能顯示在我的任何視頻的背景。因為這個原因，我就不用了。

(00:44:09)所有

(00:44:10)保羅Roetzer:正確的。所以下一個在10年內更有價值的學位，文科學位或計算機科學學位，我們沒有考慮更人性化的方麵。

[00:44:18]我知道你對我如何在對話中人性化營銷有一些看法，但馬克·庫班有句名言，他認為10年後文科更有價值。所以我認為這是一個很有趣的問題。

(00:44:32)克裏斯蒂奧爾森:我得說，這也取決於你想去哪裏，想做什麼。

[00:44:35]嗯，我，我幾乎可能會說，如果你想成為一名程序員，那麼答案很可能是你要在計算機科學和編碼方麵成長。你的答案。但我想說的是，文科學位是有價值的，因為我們正在成為許多不同領域的專家。所以問題又回到了你想要一英裏深一英寸寬還是一英寸寬一英裏深。

[00:44:59][00:45:00]我的手勢就在他們的床上，但我的想法是，嗯，我有市場營銷背景。我沒有編碼背景，但我確實會和人們談論編碼框架，框架，以及你在後台做什麼。我不打算編碼它。你不想要什麼東西。

(00:45:13)我的代碼

(00:45:15)保羅Roetzer:我和你一起。我不會編碼任何東西。我兒子現在可以給我編程了，他說，是的。

(00:45:20)克裏斯蒂奧爾森:但我認為，我認為這是有幫助的，因為理解人類的組成部分，就像你說的，

(00:45:26)保羅Roetzer:我認為這就是他想說的，就像人工智能會以某種方式自己編碼一樣，我認為這就是他的理論，計算機科學專業學生曆史上所做的很多事情都將由機器來完成。

[00:45:36]他們當然仍將發揮重要作用。嗯，但它將會發展到這樣一個地步，那就是智能自動化的存在，人們知道該對機器說什麼，該做什麼，知道該怎麼做，知道如何與人類互動。喜歡的。我想，這可能最終會成為一種更有價值的商品。

(00:45:53)克裏斯蒂奧爾森:嗯，它今天很值錢。問題是像你這樣的人。我不能強調我的團隊，比如[00:46:00]與合作夥伴進行清晰簡潔溝通的能力。非常重要的。讓我們來談談如何發送一封漂亮的電子郵件。這不是被動攻擊，好吧。

(00:46:10)保羅Roetzer:未來十年的淨效應。更多的工作被人工智能淘汰。

[00:46:14]人工智能創造了更多的就業機會，還是不會產生任何影響?

(00:46:20)克裏斯蒂奧爾森:我要走了。不會有什麼影響的。因為我不認為，我的意思是，會有工作轉換的分布，就像你說的，會有一些這樣的。嗯，我討厭用這個詞，我討厭用這個詞，我討厭我們每天做的瑣碎的工作，我可以進來做這些。

[00:46:37]那就好了。但這並不意味著人們就沒有其他規則需要遵守了。所以如果你想想快餐店，自動化，我不知道這是否是基於任務的人工智能，但自動化已經來幫忙了。就像它會把番茄醬擠到漢堡上，這是完美的補足量。

[00:46:53]你仍然需要有人來接訂單，把東西運過去，確保像，哦，定製，[00:47:00]哦，這裏麵有洋蔥。他們說，不，就好像工作並沒有消失。它還在那裏。隻是，它們不再是手工製作的了。壓縮重複的任務。重複的走開，這很好。

[00:47:11]我想加入我的隊伍我們可以自動化什麼?比如我們可以擺脫什麼?正確的。我也是。如果我們能做到，就去做，因為無論如何它都會發生。所以我們也可以算出來。每個月都要做報告每個月5號都要有這種格式的報告和數據，我們能自動化嗎還是真的需要手工去做?

(00:47:32)保羅Roetzer:好的。一個人工智能會首先贏得什麼，或者至少和人類分享什麼，諾貝爾和平獎和奧斯卡獎，呃，政治，還是以上都沒有?

(00:47:42)克裏斯蒂奧爾森:好吧，我看過電影預告片，人工智能被創造出來，但我不能告訴你電影講的是什麼。雖然另一個預告片中人類評分員也一樣，這很奇怪。

[00:47:53]嗯，試著記住你要做什麼才能獲得諾貝爾和平獎。他們中的一些人已經獲得了獎勵，我就像，哦，我不會猜到的。

(00:48:05)保羅Roetzer:我很喜歡這個，因為它通常是關於科學的進步，關於科學理解的進步。我想就像我之前在節目中提到的例子一樣，來自DeepMind的Alfa Fold。

[00:48:19]而理解蛋白質折疊的能力，至少在十年內沒有人認為它能實現，而機器做到了。所以你可以肯定地看到這些是應對氣候變化的重大進展，甚至是疫苗，因為它成為可能。一個深度神經網絡。

(00:48:37)克裏斯蒂奧爾森:所以你可以想象有一天，我的意思是，甚至想想現在。鮮為人知的是，我女兒在樓上，她馬上就下來。她有一種非常罕見的基因疾病，百萬分之一。她實際上有兩種不同的罕見基因在一百萬的情況下。他們，他們做了血液樣本。

[00:48:55] 1月初，由於人工智能的出現，以及之前能夠通讀並理解編碼序列的能力，這將需要很長時間。是的，我想他們三周後就有結果了。他們過了幾個月才告訴我們，因為他們試圖弄清楚如何向我們解釋它是什麼，並將所有的點與合適的專業人員聯係起來，比如人工智能，使他們能夠獲取DNA序列，而過去是無數的機器在運行它。

[00:49:20]不到兩周的時間就發現了這些奇怪稀有的DNA片段就像，嗯，我試著記住CA和CA GT，就像確切的蛋白質片段在條件下缺失了。所以，就像，我想，我想，就像，我想在創造性的方麵，還沒有到那一步，但我認為你是對的。

[00:49:43]科學的進步已經開始發生了隻是，他們會得獎嗎?可能會更好，對吧。什麼時候會發生?因為我們已經開始看到一些好處了。好的。

(00:49:56)保羅Roetzer:這真是太棒了。讓我再說一遍，我們可以，這裏麵有幾個[00:50:00]主題。

[00:50:00]我本可以放一整集的，但我很感激你抽出時間。我知道對我們所有人來說，尤其是家裏有小孩的時候，抽出40分鍾來講話是一個挑戰，而且不能讓他們在背景中跑，我最後不得不到辦公室來做我的事情。

[00:50:16]我的孩子們，當他們跺著腳上樓時，我的女兒就像在我身後爬著，假裝沒人看見我下樓。她說，你注意到了嗎?就像，是的，我知道你在那裏。我告訴你一個小腦袋，像戳。我說，哦，我一直都很安靜。是的。我和我的團隊一起笑，因為，有時候我會把她放在樓上。

(00:50:32)克裏斯蒂奧爾森:樓梯井就在這裏，她就像把她的頭從槽裏，穿過。我想，嗯，如果我把相機調高一點，我就可以在打電話的時候看著她。我說，看，她很安全。我們很好。這隻是我們今天生活的一部分，但再次感謝你。

(00:50:50)保羅Roetzer:你對我們的觀眾有什麼最後的想法嗎就試著處理這些東西然後開始大家都在的地方。我的意思是，[00:51:00]嗯，我是這樣開始的，比如參加化妝之類的活動，在那裏你可以通過學院，你可以參加課程，嗯，我真的，我甚至無法告訴你我花了多少個小時瀏覽網站、博客、書籍，和像你這樣的人交談，還有像語音。

(00:51:21)克裏斯蒂奧爾森:還有韋斯特沃特夫婦他們絕對沒看過這部電影。

[00:51:27]斯科特和蘇珊非常聰明，我和他一起參加過幾次小組討論，我從來沒有從這個角度考慮過。現在我們來討論一下，互相交流一下想法。這就是我學習的方式。所以即使你剛開始，也要找到社區，問問題，因為已經有足夠多的人在做這件事了。

[00:51:48]我的意思是，我的意思是，多年來我一直被認為是人工智能對話方麵的專家，這讓我感到不可思議。[00:52:00]我覺得應該有更多的人有更多的專業知識，但不是隻有我才有。是的。

(00:52:03)保羅Roetzer:有一群工程師，但對於那些真正能進行對話並使其易懂的人來說，這是一個挑戰，就像把工程師所知道的東西用一種方式解釋給其他人，就像，哦，好吧，這有點嚇人。

(00:52:16)克裏斯蒂奧爾森:它讓營銷人員和品牌商能夠理解它，理解它的價值。我的意思是，這是你可以開始投入，開始學習，吸收和提出問題的地方。我通常會說在推特上找我，但自從新冠疫情爆發以來，我實際上已經退出了很多社交媒體，因為我需要給自己留點時間。

[00:52:35]所以我不是一天18小時都在使用工具和技術。就像我，嗯，但它，它沒有那麼有挑戰性。並不是說它沒有挑戰性。它並沒有你想象的那麼可怕。隻是需要很多。投入時間去學習，用開放的心態和成長的心態去學習。

[00:52:54]我想說的是，市場營銷是有目的的，雖然它不是百分之百的人工智能基礎，但它確實給市場營銷人員和品牌商帶來了很多非常好的想法，你可以開始走你如何建立道德的道路?如何建立包容性?從市場營銷的角度來看你在做什麼。

[00:53:11]當MJ和我走上貪婪之路時，我們從未見過其他人站在這種立場上談論它。我們真的，就像我說的，參加了80場會議，一年，我參加了很多活動。不，有人在從那個角度討論。是人力資源部的人。

(00:53:26)保羅Roetzer:我同意。我們隻是瀏覽了我們的編輯日曆，我們把它放在那裏作為一個想法。

[00:53:29]我想，我們必須，這需要成為我們在人工智能業務方麵所做的核心部分。所以，這就是為什麼我很高興你在這之前分享了它。這就像惡心。太棒了。這是我們可以研究的東西。所以我很樂意繼續這些對話。

(00:53:45)克裏斯蒂奧爾森:太棒了。好,謝謝你。能有時間和你們一如既往地交談，我感到非常榮幸。

(00:53:53)保羅Roetzer:我很喜歡和你聊天，通常我們都是在電話裏再聊一遍，不過，這太棒了。能夠進行這樣的對話，並與每個人分享你的見解。非常感謝大家。我很感激。謝謝你，祝你今天愉快。好的。感謝大家的收看。這就是營銷AI秀。直到下次。再次感謝。