[營銷人工智能秀:第9集]SEO專家談人工智能用例和職業發展

第9集:Britney Muller，數據科學101，關於搜索引擎優化的關鍵AI用例

在本周的節目中，節目主持人保羅·羅策爾與布蘭妮·穆勒(@BritneyMuller)，是數據科學101Moz的前高級SEO科學家。布蘭妮是我們所說的新一代市場營銷人員的原型，或者說，她了解智能技術帶來的可能性。他們知道，為了提供現代消費者所需的個性化體驗，營銷必須變得更聰明。它必須成為營銷者+機器。布蘭妮從公關領域起步，完全自學機器學習。

在這一集中，穆勒從她的角度談論了機器學習，以及可以幫助在其他職業中應用人工智能的不同工具和資源。伟德bv885她還討論了:

• SEO的特定AI用例。

• 未來3 - 5年人工智能對營銷和SEO專業人員的影響。

• 給剛剛開始使用機器學習和人工智能的營銷人員的建議。

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免責聲明:本文由人工智能編寫，感謝深,．

(就是)保羅Roetzer:好吧。歡迎來到營銷人工智能秀。今天我請來了Britney Muller，數據科學101的創始人和Moz的前高級SEO科學家。在這節課中，我們將討論機器學習是SEO的具體用例，以及你可以用來理解和在你的職業生涯中應用AI的工具和資源。伟德bv885歡迎布蘭妮。

(00:00:26)布蘭妮穆勒:謝謝你邀請我，保羅，

(00:00:28)保羅Roetzer:我真的很期待。我們將從你的起源故事開始，但我認為，你知道，我在開始錄音之前告訴過你，就他們對人工智能技術的理解而言，我們研究所的觀眾主要是初級到中級水平，而且大部分是非技術性的。

[00:00:46]我知道你是明尼蘇達大學的公關戰略傳播學專業的。所以，我覺得你就是我們的觀眾，你就是這個獲得了文科學位的人，並以某種方式[00:01:00]成為了人工智能思想領袖和搜索引擎優化科學家。跟我們說說你的經曆吧。

[00:01:05]你是如何進入公關行業的，又是如何進入搜索引擎優化和人工智能行業的?

(00:01:10)布蘭妮穆勒:是啊，有點奇怪，一連串的事情發生了。真的。所以我拿到了公關學位，開始了醫學預科，我父母和我也是。我失敗了。我在醫學預科的前八周就掛了。是啊，我父母差點讓我從大學退學。

[00:01:30]那就像，就像，是的，我繼續，但是，是的，我很興奮去做醫學路線，但是我的父母，我記得我爸爸周一打電話給你。我是說，布裏特我們不希望你在實驗室待七年。比如在地下室，你可以做一些有趣的事情。

(00:01:51)保羅Roetzer:我喝了八周的酒，沒有別的選擇。

[00:01:54]差不多吧，我的教授說你可以期末考a，但這門課不及格。[00:02:00]我說，好吧。我想是時候換工作了。好吧，讀了醫學預科之後你就得找點別的事做了。那麼你是如何進入公關和傳播行業的呢?

(00:02:12)布蘭妮穆勒:是的，所以我申請了新聞學院，這對我來說很有趣，他們有兩個軌道。

[00:02:19]他們有廣告軌道，然後是公關戰略軌道。我隻是覺得公關的東西對我來說太迷人了，我真的可以把我的腦袋圍繞在戰略上，並且玩得很開心。我非常喜歡。但事實是，大學畢業後，我不想實習。

[00:02:42]我很有信心。我知道怎麼做這些事。我申請的這些工作遠遠超出了我的技能水平，但在任何地方都找不到工作。就像我還留著那個文件夾一樣。我想把我所有的拒絕信，我的目標和我的[00:03:00]未來的家，做成牆紙。但是，我找不到工作。

[00:03:03]那就像是開始變得非常沮喪。我一直很喜歡單板滑雪。我和我最好的父母聊天，我爸爸說，為什麼我們不。你為什麼不這麼做呢?我們何不把你的車收拾好開車去科羅拉多找個地方給你住?

[00:03:24]所以我爸和我開車去了科羅拉多，有天晚上在布雷肯裏奇的一家酒吧交了朋友，我們出去，和他們一起聚會，和那個，呃，需要室友的女孩一起玩，剩下的都是曆史了。

(00:03:34)保羅Roetzer:我的天啊。

(00:03:37)布蘭妮穆勒:這太隨機了。我在山上呆了100天，玩得很開心。還有當服務員，我從15歲就開始做了。

[00:03:48]在你拿到大學學位後，你會覺得，等等，我應該做點什麼，我可以在推特上和當地的房地產經紀人聯係。所以我就幫他寫了一些當地的清單。他是驚人的。Pete Deininger把我介紹給了SEO。我告訴你們的第二點，保羅我學到的第二點。

[00:04:10]你可以研究並確定人們每個月搜索某件東西的次數。我的生活，我滿腦子都是這個。它會在一個化妝日出來，它會消耗掉我的什麼，布列塔尼·斯皮爾斯的數字。比如這個數字是多少，你知道，人們搜索了多少次?

[00:04:30]我對搜索引擎優化非常著迷。我創造了一些假詞，你知道，我很快就能讓它們排名。嗯，不用說，這讓我開始接觸HTML，我開始接觸基本的腳本，kitty黑客，有一段時間真的很搞笑。

(00:04:49)保羅Roetzer:腳本凱蒂黑客?

(00:04:51)布蘭妮穆勒:是的。所以在黑客的世界裏，我認為自己不是一個真正的黑客是非常重要的。

[00:04:57]我隻是複製和粘貼，就像Tor打包腳本來入侵打印機和wifi連接之類的蠢事。但是是的。是啊，當我知道你可以操縱搜索結果的時候。我是說，我簡直瘋了。我花了7個月的時間準備在伯頓比賽中排名第一，這是我們比賽的開幕日期。

[00:05:20]我的排名在burton.com上麵，他們的市場部給我打了電話。我說，這就是你找工作的方式。我有個表演。然後他們邀請我共進晚餐，問了我很多很棒的問題。我把一切都告訴他們了，你知道，我不知道。好像很高興認識你一樣。在那之後，我開了一家公司。

[00:05:41]我們在市場營銷方麵非常成功。嗯，我在那裏筋疲力盡，被蚊子挖走了，我非常喜歡那裏。嗯，有趣的事情發生在2014年左右，當時我有點搞清楚了SEO的事情。你知道，搜索引擎優化的世界沒有太多的變化，我渴望那種動力，那種好奇，我可以真正充滿激情和好奇的東西。

[00:06:11]機器學習成為21世紀最性感的工作。我記得當時什麼都不知道。我記得我在想，好吧，我知道哪些技術網站我可以在那裏查找機器學習?我唯一能想到的就是Git Hub，我記得去Git Hub時完全不知道我在做什麼，然後輸入了機器學習。

[00:06:33]在看了幾頁不同的資料後，我找到了數據科學109課程，我認為當時人們不應該找到它。他們發布了他們的課程。我記得是每周二和周四，我像海綿一樣吸收了它們。我失去理智了，我不騙你。

[00:06:55]我完成了所有的家庭作業。我甚至不用哈佛的郵箱地址就給助教發郵件，這些問題對我很有幫助。所以，我很感激。就像我偶然發現了這些資源。伟德bv885我很早就得到了很多支持。我開始癡迷於這個想法，你可以給機器輸入數據，讓它識別模式，你知道，大多數情況下，人類的眼睛或大腦是無法識別的。

[00:07:26]所以，嗯，就這樣走了。一切都在那之後。

(00:07:31)保羅Roetzer:太棒了。是的。太有趣了。我是說，一個醫學預科。我還試圖進入新聞學院，但有幾年都沒有成功。所以我最終選擇了公共關係專業，就像我想的那樣，我們最終就像為了這個播客而聯係在一起。

[00:07:44]我不知道我們的背景如此相似。然後像你一樣，我踏上了探索之路。我，我，你知道，最終通過Coursera和Andrew NG的課程找到了課程，我想你也上過。嗯,是的。這是一種自學，我，你知道，這就是我想在這一集和你一起深入研究的東西。

[00:08:02]我，你知道，我認為你顯然比一般的營銷人員更有技術水平，但一般來說，你是我們的受眾，你知道，公關傳播，文科背景，對人工智能有熱情。踏上這條發現之路吧。自學是因為你在大學學不到。就像大學裏的東西，尤其是2014年的時候，都是技術性的。

[00:08:25]你不會在大學裏上人工智能市場營銷的課程。即使在今天，它的教學也非常有限，你知道，呃，技術方麵。所以你對機器學習有這種熱情，部分是因為你走上了探索的道路。比如，為什麼與搜索引擎優化社區和營銷社區在更大程度上分享這一點對你來說如此重要，但是，你在機器學習中看到了什麼，讓你對現在的可能性和未來感到興奮?

(00:08:57)布蘭妮穆勒:我的天啊。有很多東西。我認為這是我所知道的最強大的技術之一。我一開始就注意到。瓶頸和人工智能，不再是硬件，也不再是數據。是人，真的是人。隻有一小部分人有能力也願意做這些事。

[00:09:25]我認為這是一個巨大的不幸。不同的社區，不同的領域專家，無論是醫療保健還是非營利空間或營銷。我隻是在這些模型中看到了太多的潛力，我整天都在玩。其中一件，真正開始引起我興趣的事情是我找到了一個做得非常好的模型。

[00:09:50]舉個例子，幾年前我遇到了。它創造了新的戲劇，新的內容，新的人物，新的故事情節，所有的東西。我想，如果我喂它別的東西呢?對吧?比如，如果我把莎士比亞的作品換成營銷內容呢?

[00:10:10]它會的，當我把碧昂斯的歌詞和跑魚放進去的時候，但是像搜索引擎優化的說唱和歌曲學習如何押韻，令人驚訝的是它隻需要學習這麼少的東西。當我開始研究變形金剛的時候，我完全驚呆了，你知道，你可以做那些事情，但是。

[00:10:30]再說一遍，你說我沒有接受過正式訓練。完全是自學成才，我有點像猴子看猴子做一樣。我發現並思考當前的模型，它們做著非常強大的事情，我隻是讓它們做一些其他的事情。很多時候，你知道，我在YouTube上看別人的視頻，然後我複製，我複製。

[00:10:53]我換了不同的東西我在穀歌代碼實驗室做了很多事情，或者他們一步一步地引導你，這非常好。它給了你信心，讓你可以用不同的方式再做一次，嚐試並從中獲得樂趣。但是我認為。嗯，你知道，我希望更多的人對這個領域感到興奮，願意嚐試一些東西。

[00:11:16]這也是我在這個領域遇到的最有趣的事情，你知道，我認為這很容易讓人興奮，看到機會很有趣，但在我看來，很少有人願意按下返回鍵，或者隻是打開終端，試著下載Anaconda，你知道，就這樣。

[00:11:38]這裏有個有趣的障礙在技術層麵的動作，我很樂意把它分解。

(00:11:46)保羅Roetzer:是的。這很有趣。有一個，我想應該叫ML跑道，我隻是抬頭看看。是的。2019年的洛杉磯是我們的首屆人工智能營銷大會MAICON，我的開幕演講是關於如何成為人工智能領域的先驅。

[00:12:00所以我最後所做的正是你所說的。所以這條t台ML有所有這些預先訓練好的模特，其中之一就是把任何藝術作品變成經典。比如畢加索·莫奈，莫奈。所以我畫了一個人物。我女兒創造了一個叫做“超一切”的女孩是一個擁有一切力量的超級英雄，我給它灌輸了這個形象。然後我把它變成了畢加索·莫奈的作品。在舞台上，我展示了如何在三分鍾內，在我的電腦上下載功能，上傳圖像。這就是我女兒通過控製台想象出來的作品。

[00:12:36]這讓我大吃一驚作為一個不會編程的人，能做模型真是太酷了。對於每個人來說，什麼是模型，讓我們退一步說，什麼是機器學習?比如，你如何定義它?那麼什麼是模型呢?這樣人們就能理解我們說的是什麼意思，隻要找到一個模型並重新利用它。

(00:12:56)布蘭妮穆勒:是的，這是個好問題。嗯，要分析機器學習，我最喜歡用傳統的方式來描述它。你知道，我們有計算機程序，網站程序，隻要你能想到的，編程需要文字程序來處理數據，讓這個事情發生，讓這個最終結果機器學習，它被轉換了。

[00:13:21]你得到你想要的最終結果。你把數據往上移。你是在對模型中的數據進行訓練。培訓創造了計劃。這是一種互換，我們現在可以做的，你知道，無監督的有監督的，你知道，一個著名的例子是舊金山房價模型。

[00:13:49]所以這也是一個很好的例子，因為你考慮到住房和預測房價。你有所有這些腳，這就是所謂的特征，也就是房子的大小，臥室的數量，位置，平方英尺，等等等等。你在這些重複，所謂的模型，他們實際上在尋找。

[00:14:14]為每個特征分配權重，但不僅如此，他們還在深度學習中進行了大量的特征工程。所以他們可能會提出新的指標。也許他們知道，臥室和浴室是分開的。你知道，在那裏，他們會對數據進行更複雜的分析。

[00:14:36]結果是相當準確的測試和新數據訓練。所以最重要的事情是你想要擺弄模型，並對這個過程感到足夠舒服。我覺得我沒有解釋得很好，但它實際上是一個迭代的過程，你在訓練一個機器學習模型，以不同的方式一次又一次地檢查數據。然後你在新的訓練數據上測試這個結果，看看它的表現如何。這個信息有多準確?損失在哪裏也就是所謂的損失曲線?這就是機器學習的簡單介紹。然後這個模型一旦你對它的性能感到滿意，這就是你在網站上使用的最終結果在一個預測預測模型和文本生成器中，你可以命名它，但這裏重要的部分，以及有一個全新的領域出現了ML操作幫助創建模型的可見性在它成為這個靜態模型之後，因為。數據漂移開始出現錯誤。偏見開始出現。 You have to, it's not just a one and done process.t should be very iterative and kind of. Um, monitored continuously.

(00:16:05)保羅Roetzer:很難知道為什麼它會做出預測或建議，或者為什麼，你知道，讓它做決定，為什麼它自己做決定。因為是的，我的意思是，這是進入搜索引擎優化領域的一個著名的例子，我的意思是，穀歌多年來一直在使用機器學習來告知搜索結果的顯示。

[00:16:22]很明顯，它是隨著時間的推移而形成的。但作為一名營銷人員，作為一名SEO專家，你並不總是知道為什麼它決定了它決定了什麼。這裏麵有各種各樣的因素。在一天結束的時候，就像機器學習模型一樣，它試圖學習最好的結果來展示給你。

[00:16:40]它在預測你的意圖，並試圖向你展示它認為對你最好的結果。多年來，作為營銷人員和SEO，人們喜歡。我們正受到機器學習的巨大影響。我們隻是不知道那是什麼，也不知道該怎麼稱呼它。

(00:16:57)布蘭妮穆勒:完全正確。

(00:16:59)保羅Roetzer:然後他們做了，是伯特嗎?

[00:17:00]我知道這是近年來一個很大的變化，有了更多關於搜索的背景。你實際上是在考慮介詞，實際上是在使用自然語言理解，而不僅僅是看關鍵詞，而是問問題和進行搜索的實際意圖是什麼?

[00:17:18]所以，我覺得。對於很多人來說，你知道，想要出現在搜索結果中。我們需要了解底層技術，這是由人工智能驅動的。再說一次，作為一個行業，我們真的不知道這意味著什麼。

(00:17:34)布蘭妮穆勒:完全正確。這是一個很好的方法。我喜歡這樣。

(00:17:38)保羅Roetzer:我看了你的一些演講，你的白板會議，我認為你在SEO領域做得很好，給出了非常實際的用例。

[00:17:50]所以當你想到一個搜索引擎優化專家，就像我們的觀眾一樣，大約42%的觀眾說他們參與了搜索引擎優化。所以我們會問人們你從事哪些市場營銷領域。所以相當多。他們可能不是專家，但他們對網站的排名，關鍵字的顯示有一定的責任。

[00:18:09]嗯，通過有機食品進入的是什麼樣的流量?那麼你認為現在人們應該使用的SEO的一些關鍵用例是什麼呢?或者，他們當然可以開始探索人工智能在這些領域的潛力。

(00:18:24)布蘭妮穆勒:是的。我真的看到了人工智能和機器學習。特別是在大型網站上利用SEO，因為在規模上，幾乎不可能解釋每一個傾斜和襯衫顏色，以及你能想到的。

[00:18:45]隻要稍加機器學習，自動書寫標題標簽就會非常有價值。元描述的撰寫。呃，也有很多非常有趣的工作正在進行，你知道，自動化三一重定向，自動化一些我們已經知道並遵循多年的基本原理，這樣我們就可以基本上升級，專注於更高層次的戰略，更高層次的思考，就我們想要采取SEO努力的地方。

[00:19:25]嗯，我最近也非常癡迷於統計數據，意識到市場營銷人員有多糟糕，我們太糟糕了。我是可怕的。這簡直是瘋了。我最近在麻省理工學院上了一門數據科學統計學的課程，我真的很慚愧。有一件事讓我大吃一驚，你知道，他們不是從模型開始的，他們隻是簡單地理解數據。並且能夠描述它，對吧?所以能夠提取大量的數據，無論是從穀歌搜索控製台還是穀歌分析，並有一個統計數據，隻是一個101來清理數據，以更好地確定它是如何分布的，以更清楚、更準確地向想知道為什麼沒有發生這種情況的客戶描述它?

[00:20:23]這是怎麼回事數據科學機器學習真的可以讓你自己利用這些見解。這也是讓我很興奮的事情。種下基礎數據科學的種子，你可以在筆記本上做的事情，真正增強你的搜索引擎優化，也更有價值，你知道，在飛行中洞察，在會議中，你知道，這對每個人來說都是完全可以的，隻要一點點練習。

[00:20:57]這些就是我認為的。更直接，有點讓人產生共鳴。然後你進入，推薦模型。我想，是萊科斯·弗裏德曼還有很多人都這麼想。推薦模型，產品推薦，網站上推薦的不同東西，你知道，接下來要讀什麼。

[00:21:21]所有這些東西在未來10年、20年的比例模型中可能會被更多地使用。把精力和注意力放在正確的事情上，我認為真的是。

(00:21:37)保羅Roetzer:真正的戰略令人驚訝的是，這並不像，你知道，當你想到推薦網站，Netflix, Spotify，他們都是基於這個概念。

[00:21:45]而且，你知道，它預測的是你接下來想要消費的東西基本上就是他們正在做的事情。然而，如果你想想。你去很多公司網站，甚至很多媒體網站，很有可能他們正在使用基本的標簽來做出那些預測，有人正在編寫算法。

[00:22:03]這不是機器學習，而是人類實際上在說，如果他們看了這個，或者如果他們消費了那個，那麼他們可能會想要這個。這個網站實際上是在推薦人工編寫的內容。呃，呃，呃，一個決策樹。所以機器學習的想法是我們人類在這方麵很糟糕。

[00:22:21]就像不可能一樣如果一個網站有1萬或10萬的訪問者，我的小大腦怎麼知道這10萬人接下來想要做什麼呢?這是它無法做到的。所以我認為，就像你說的，這就是機器學習的力量所在就像預測。

[00:22:40]結果就是，你知道，接下來會發生什麼，然後試圖推薦結果是什麼。

(00:22:47)布蘭妮穆勒:是的,沒錯。完全正確。想想也很有趣，嗯，計算鬥爭的一麵，你知道，基本上不可能為每個人定製模型。

[00:23:01]的確如此。就你的觀點而言，使用了很多標簽。我知道我最喜歡的一個例子是，很多人認為Spotify使用機器學習，嗯，接下來要聽什麼或你每周的發現。它們實際上做的是我兩年前在一次人工智能會議上從Spotify的一位工程師那裏聽到的。

[00:23:20]就是他們把你聽的歌拿來。看看那些聽這些歌的人，再看看他們平時都聽些什麼。那麼接下來的騙局是什麼聰明，聰明。因為現在，你知道，他們，他解釋說，會非常慢，幾乎不可能跑。

[00:23:41]一個適合每個人的人工智能模型相反，我們使用這個，非常有趣的係統，它似乎表現得非常好。所以我也學會了欣賞那些不需要機器學習的技巧。在過去的幾年裏，我一直很謙虛，你知道，所有的事情都是機器學習的問題。

[00:24:04]一旦你有了這把錘子，你就會想，哦，這不是最好的。也許我們可以這樣做，但僅僅是這樣想，我認為打開了一個全新的世界的工具，選擇和想法。這就是有趣的地方。

(00:24:22)保羅Roetzer:有這麼多的應用。我的意思是，我喜歡你提到的給圖像加標簽，所以你可以用計算機視覺訓練模型來知道圖像中有什麼。

[00:24:31]所以如果你有，你知道，比如衣服，你有一千個斜麵，是的。一想到要寫一個產品描述和標簽，那些是頭腦麻木的普通人。我的意思是，也許有人喜歡瀏覽電子表格，寫成千上萬的描述，但這已經不是人類需要做的事情了。

[00:24:48]就像有技術可以做到那樣嗯，像你說的，做了一個描述，現在你要做你的主要頁麵。就像你仍然希望人們關注關鍵內容，但就你的觀點而言，如果你的網站上有5萬個頁麵，你不需要一個人來寫5萬個頁麵標題和描述。

[00:25:07]就像它沒有很好地利用人類一樣

(00:25:11)布蘭妮穆勒:完全正確。完全正確。這很有趣。我昨天收到了一個演示，呃，有人隻是玩這個轉換AI工具，他們根據很少的信息為網頁創建內容。有上百種聲調可供選擇。真是難以置信。

(00:25:33)保羅Roetzer:那是conversion.ai嗎?我昨天真的在看，因為他們也在用GPT 3，是的。副本。ai是另一家剛剛融資250萬美元的公司，我想。我想他們都是Y Combinator的公司，但是。是的,GPT3。也許我們應該花點時間談談GPT 3。

[00:25:52]因為我知道，嗯，你在一些演講中談到過GPT 2，但是除了探索轉換。ai之外，你有沒有擺弄過GPT3 ?他們用它做什麼?你玩過這個嗎?

(00:26:04)布蘭妮穆勒:我擔心我被列入黑名單了因為我很久以前就報名了。就像我剛開始的時候，我還沒有接觸到它。我用了很少的量，但是。就像他們曾經擁抱過的臉，現在已經沒有了。嗯，是的，但是你有嗎?

(00:26:24)保羅Roetzer:我還申請了使用權。所以我們，嗯，你知道，這很有趣。那麼，皈依。Ai是複製出來的。

[00:26:35]人工智能正在這麼做。在GPT3的基礎上，湧現出了許多這樣的公司，它們實現了一係列非常有趣的營銷用例。然後，微軟與開放人工智能簽署了一項授權協議。我想大概有10億美元吧。我認為微軟實際上控製著GPT 3的授權。

[00:26:55]我想，你們將會看到它被整合進微軟。產品。但是，就像我，我不確定這個領域發展得如此之快因為GPT也是，我想你在你的一篇文章中提到過。他們一開始甚至不會發布源代碼，因為他們非常擔心，但GPT3比之前的版本強大1000倍。

[00:27:19]就像，給你。就像，讓我們。開始寫文案，創建社交帖子，寫長篇內容。是的，它是這樣的，語言生成空間是如此之快，它對SEO有如此多的影響，因為理論上你有潛力，隻要給GPT3，一個主題，一個人的名字，一個主題，等等。

[00:27:42]理論上，它會再寫一篇一千字的文章。如果，如果機器可以開始寫任何你想寫的內容。這難道不會徹底改變內容營銷和搜索引擎優化嗎?比如，我們未來需要搜索引擎優化人員嗎?就像，但是這個東西抓住了，它並不是看起來的那樣。

[00:28:03]比如消耗大量的能量你提到了為每個人個性化Spotify推薦所需要的精力。GPT 3使用了大量的資源。能量和處理能力的消耗隨著時間的推移而衰減。所以前200個單詞可能聽起來很棒。但當你繼續前進時，它就失去了繼續像人一樣說話的能力。

[00:28:31]這是這個行業的一個有趣時期，因為有很多很棒的模型，就像你一直在做的那樣。把這些有趣的事情都做得很好。還有一些變革性的東西可能會改變一切，也可能不會。就像我不知道答案。

[00:28:48]就像我說的，我喜歡和人聊天就像，你覺得呢?比如，你在這項技術上做得怎麼樣了?

(00:28:54)布蘭妮穆勒:是的，我慢慢地意識到這一點，我花了一段時間才意識到這很危險。就像你說的，這就是為什麼他們不再做整個開放的人工智能，你知道，他們的使命是讓它開源，他們要，你知道，建立這個並創建這個開放的社區。

[00:29:17]但那從未發生但這很有趣，因為一開始，你知道，類似於。就是你剛才說的。我對STL的含義感到非常興奮，以及它如何為營銷人員和網站創建這些框架，然後你可以進入並平靜下來，使它成為你自己的框架。

[00:29:39]但在做了一些深入調查之後，我確實看到了危險，你知道，看看政治空間，看看陰謀論。看看所有的。你知道，他們編造了假新聞網站，等等。想象一下，如果它落入壞人之手想象一下，如果他們以一種非常有戰略意義的方式使用它。

[00:30:00]我確實認為這很可怕。我的意思是，這是一種深度造假，所以所有這些東西，嗯，它們變得越來越難被發現。正確的。所以我很好奇，想聽聽你對此的看法，比如，你認為這很危險嗎，或者你對人們更公開地使用它有什麼看法

(00:30:20)保羅Roetzer:這太可怕了

[00:30:22]所以我，你知道，嗯，我在2016年到2018年，19年做了很多事。我做了很多私人談話，大概10到15個人，都是大公司裏很有影響力的人。這就像是對人工智能的介紹，就像打開了人們的思維，讓他們知道什麼是可能的。但之後。當你和真正聰明的人交談時，他們很快就能把這些點聯係起來，他們開始問問題。

[00:30:52]你剛開始說，等一下。這一切對政治、社會和經濟意味著什麼?然後你(00:31:00)開始走上一條完全不同的道路。就像，好吧。比如，如果你想了解薩裏，我們每天都在使用，你必須了解它與DARPA的起源，以及為什麼Siri是作為軍隊創建的。

[00:31:12]你知道，功能，然後你開始看很多已經存在的創新，你意識到這些技術實際上已經存在了十年或更長時間，但在很多情況下，它是創新的。在政府中，它被創造出來是為了其他目的，而不是現在被商業化的目的。所以這是一個方麵，很多時候它們的起源是在我們今天看到的明顯的商業用途之外。

[00:31:37]另一個是你的政治觀點，你可以看看劍橋分析公司的故事。在我看來，Netflix上的黑客攻擊是一部偉大的紀錄片，就像2015年和16年發生的事情，以及他們如何將數據武器化來影響人們的行為。那基本上是一場心理戰，與今天可能發生的事情相比，那隻是小兒科。

[00:31:59]至於你所說的虛假信息運動，這並不新鮮，無論政治的哪一方，自政治誕生以來，我們一直在做虛假信息，但大規模做虛假信息的能力，而不讓人類知道它是由人類還是機器製造的，這是新的。這就像過去幾年的GPT3，絕對是現在可能的進步，再說一次，你不能拿著機器說，好吧，GPT3，給我寫一千篇關於任何主題的文章。然後他們就被印出來了。你仍然需要人的監督，這些瘋狂的案例，比如媒體，過度炒作GPT3在做什麼，他們說，哦，GPT3寫了這篇文章。

[00:32:44]就像沒有一個GPT寫了一個非常糟糕的草稿，而你的編輯花了10個小時重寫。所以，是的，它被使用了，但不，它並沒有像你說的那樣，世界並沒有毀滅，但這太難了。要知道這一點越來越難了。這就是為什麼Facebook和穀歌以及所有這些公司都花了這麼多錢來開發AI來檢測AI。

[00:33:11]這是深海貝克嗎我看到的這張臉是不是。一個化妝的臉，就像，你知道的，我不會用應用程序的名字，但是你可以進去實際創建。麵對虛擬的麵孔，而不是任何人。這不是某人的照片。雖然看起來像一張照片。你可以做深度假動作。

[00:33:30]我看到一個很酷的很好。你就有了?我覺得，呃，我不知道怎麼說sin這個名字更簡單。這是S Y N T H E S I A，他們剛剛和百事公司做了一件大事，他們把薯片放在那裏，你可以從萊昂內爾·梅西那裏收到個性化的信息。他們所做的是預先訓練好的模型，你隻需要輸入文本，他就可以用多種語言閱讀。

[00:33:57]所以我基本上可以從萊昂內爾那裏給你發一條個性化的信息，你根本不知道這不是他發的，因為他的臉在任何短信上都經過了深度假訓練。不管我輸入什麼，它都會說，嘿，布裏特妮，沒事。我想，希望你在享受你的樂事薯片寶寶袋。這很吸引人，但就像你說的，凡事都有陰暗麵。

[00:34:22]這是一個很酷的商業應用。但如果你知道它能做什麼以及它是如何工作的，這就是你已經做到的，就像，你看著事情，你就像，好吧，我知道他們做了。這讓我很害怕，因為現在我明白了它是如何應用於其他事物的。所以，是的，要答應我還有很長的路要走，我。

[00:34:40]我很擔心。這也是我十年前走上這條路的部分原因，因為我看到了一些我想象中的未來。我的孩子還很小，我非常擔心他們的未來會怎樣。所以我了解人工智能的部分動力是了解人工智能對社會的更大影響。

[00:35:01]市場營銷隻是我的謀生之道。所以這是我解決問題的方法。

(00:35:07)布蘭妮穆勒:是啊，太神奇了。你讀過那篇有爭議的論文嗎，穀歌最終解雇了那兩個研究人員?

(00:35:17)保羅Roetzer:我跟著故事走了，但是我沒有讀過，但是我，要旨是什麼呢?對於那些沒有意識到的人，發生了什麼?主題是什麼?

(00:35:25)布蘭妮穆勒:是的。好的。首先，這是我今天讀過的最精彩的論文，對吧?它是關於大型語言模型的，它討論了為什麼越大不是越好，以及現在，你知道，你看看穀歌、Facebook和亞馬遜，他們從這些大型模型中賺了很多錢，我認為，這些公司的這種立場是他們覺得自己無法回到過去。

[00:35:55]。它很有效，很強大。都是這些事，但是，蒂姆·沃特。Gibro，我不知道我有沒有說對她的名字，她幫助撰寫了一篇論文，關於隨機鸚鵡的危險，語言模型是否太大。他們是藝術家這裏的一些東西是可信的，我從來沒有想過他們是如此聰明。

[00:36:20]其中一點就是社會運動當你想到這些文本是如何從一些有幾百年曆史的文獻中被抓取的。寫作和文學，事物都發生了變化，沒有，嗯，真正的調和，當你已經輸入了一個模型，所有這些數據都不再與時俱進，它會導致種族主義，結果，它會導致偏見。

[00:36:52]它會導致所有這些事情。嗯，是的，有很多強有力的結論。我的意思是，對氣候的影響我可以一直說下去，比如，我引用一句，讓人工智能係統了解世界的美，醜和殘酷，但期望它隻反映美是一種幻想。

[00:37:17]這裏有很多美麗的事物是的。貫穿始終，很有意義。這就像是，你懂的，工作的聲音。我不知道。我，像這樣的事情肯定會開始，你知道，觸發一堆危險信號，思考它，然後體驗它。正確的。就像我一直在玩這些模型。

[00:37:38]我一直在做Dom模型就在本周早些時候，我。用這個程序把我從實時攝像頭視圖中刪除了。

(00:37:47)保羅Roetzer:我在推特上看到了。我想你把它。他把它放在了某個地方，但是是的。是的,

(00:37:50)布蘭妮穆勒:太有趣了。但類似的，你知道，我在玩皮福。去年夏天，我在拍我哥哥婚禮的照片時超速了因為這個派福模型，它需要一個人全身的高清晰度照片。

[00:38:07]它會創造一個3d的，有點像人的動作模型，然後把它們旋轉起來。這很酷。所以我喂它，我的兄弟。嗯，我喂它，你知道，凱特，她顯然穿著這件大婚紗，然後我喂它一張我的照片，我在閱讀，我穿著更合身的裙子，它劃破了我的屁股

[00:38:32]。我把錢包和手機放在我的後口袋裏，因為它已經被訓練了這麼多男人和我的形象，相信，我不能相信。我經常看到這樣的事。我是說，這很有趣。我們談論這種偏差，就好像它是一些，你知道，爭論它，但隻要看看像T SNI模型穀歌公開可用，輸入工程師，看看最近的節點。

[00:39:00]邁克爾，詹姆斯，所有的都是男性主導的。有很多很棒的案例，這篇論文也涉及到這一點，你知道，縮小規模，更仔細地考慮我們在這些模型中投入了什麼，因為在某些時候，回到過去確實變得越來越困難。

[00:39:24]。解決問題。你知道，他們的論點是這幾乎是不可能的。

(00:39:30)保羅Roetzer:我說，這就是我喜歡的。比如你學習的方式。這是因為你並沒有試圖成為機器學習或偏見方麵的專家。你所做的是吸收整個故事，比如觀察所有不同的元素，上統計學課，上機器學習課，讀一篇關於偏見的論文，比如。

[00:39:51]在我看來，這就是未來的營銷人員的樣子。正是這種對技術大局的理解，以及是什麼導致了好與壞。然後你需要了解的最基本的事情是什麼，作為一名顧問做出明智的決定，作為你自己組織內的營銷人員為客戶提供建議。

[00:40:10]嗯，作為一個可能影響不同技術建設的人。因為在你看來，就像你不能僅僅因為技術上的可能而向前籌集和建造東西。我認為這一直是矽穀的一個根本缺陷。從工程的大局來看，在很多情況下，就像，我們可以製造炸彈。

[00:40:29]我們來造炸彈吧就像，除非，除非一個倫理學家出現說，我們不能製造炸彈，我們要製造炸彈。我認為在某種程度上，這是我們在人工智能和一些更大的玩家方麵所處的位置，比如微軟，他們一直在努力以正確的方式構建人工智能，以更好地構建人工智能。

[00:40:52]我的重點是我們需要更多的人來討論這個問題比如我們必須了解偏見的存在，但你如何將其視為一個市場?或者你怎麼知道要問正確的問題?所以你可能會發現這項驚人的技術，就像，哦，這將為我每月節省100美元。

[00:41:09]如果我買了這個人工智能技術來幫我做營銷。但如果你不問他們，那麼，數據是從哪裏來的呢?或者說，模型是如何學習的?喜歡的。如果你甚至不知道問這個問題，那麼，那麼我們這個行業就會走下坡路。讓我擔心的是，沒受過教育的人購買強大的技術，卻不了解他們如何使用它的後果。

(00:41:33)布蘭妮穆勒:我認為你說得很對。完全正確。正確的。

(00:41:38)保羅Roetzer:好吧，我很高興我們有機會，那就是，我實際上是想問你一些讓你興奮的事情，但我是說，我想我們已經說過了。我是說，我想問你的是，這是我最後一個問題，然後我們會進入銷售展銷會來結束，但是。

[00:41:52]所以，沿著這條路走下去，你已經走過了過去十年，並取得了今天的成就。你知道，這是對人工智能的一個非常強大的基礎理解。比如你對正在聽的營銷人員有什麼建議。也許是第一次想到我真的應該拿起一本書或者我應該參加一門課程。

[00:42:08]你對那些想為未來做更好準備的人有什麼建議嗎?

(00:42:15)布蘭妮穆勒:是的，這是一個非常好的問題。嗯，我能得到的最大的建議是，我確實認為這是一個你可能會迷失的行業。你挖掘得越多，學得越多，你就越意識到你其實知道的很少。

[00:42:34]這件事讓我很糾結嗯，所以我認為舒適，不是真正的專家，就像你說的，知道足夠危險，知道足夠問正確的問題，也知道什麼是可能的。能夠提出應用的解決方案或想法。

[00:43:00]這些模型已經被創建出來，可以對你正在處理的情況或項目有所幫助。我認為這本身就具有難以置信的力量。呃，然後說到，你知道，自己做事情，隻是不要太沮喪，你知道，在2014年，它變得越來越容易實現。

[00:43:23]我記得我的第一次回歸，當你在TensorFlow上建立回歸模型時，原始的回歸模型有175行代碼。我很自豪，你知道，我想，這是，現在你可以在六七年裏完成。這是野生的。這些項目是如何變得更容易獲得的。你知道，個人也有各種各樣的選擇。

[00:43:49]在像CoLab筆記本這樣的環境中測試，你甚至不需要在電腦上下載程序，也不需要克服[00:44:00]的一些問題。你，這些平台已經可以用很少或沒有成本，做真正強大的事情。所以我隻是想鼓勵那些好奇的人，去玩一玩，這就是我想要的。

[00:44:15]而且，你知道，如果我把機器學習用於搜索引擎優化。回購很有用。我很榮幸能幫助促進和激發這種興趣，因為我知道很難找到筆記本或應用程序。所以我基本上是用Rebo做的。我自己也寫了一些，但其中很多是我自己發現的，我讓它為seo做一些事情。

[00:44:42]所以，嗯，這是一種簡單的方法。

(00:44:47)保羅Roetzer:太棒了。你不需要再為哈佛的課程而努力因為Coursera在你剛開始的時候就已經存在了。所以現在都是免費的。你可以去哈佛、斯坦福、麻省理工或任何你想去的地方上課。

[00:45:00] [00:45:00]布蘭妮穆勒:這是一場夢。是的。這是另一件事，那些事情，不要害怕問問題，你知道嗎?

(00:45:08)保羅Roetzer:好吧。所以我們將以對布蘭妮的連珠炮式問題來結束這期節目，就像我們總是做的那樣，來自我們的讚助商之一的簡短發言。hubspot的好。最後問幾個問題。

[00:45:21]嗯，想想搜索引擎優化。你認為在未來五年內，有多少比例的搜索引擎優化任務將在某種程度上實現智能自動化?那麼你會知道，有多少比例的機器會至少做一部分傳統上全部由人類完成的工作?

(00:45:39)布蘭妮穆勒:這是一個棘手的問題，因為我實際上預測並預測它會在另一端發生。我認為這些東西將不再是必要的，因為穀歌的機器學習將變得非常擅長更好地理解事物，他們被信任的方式。我的意思是，你們知道，我不知道連杆圖永遠都是必要的。

[00:46:03]我不知道，嗯，你知道，元描述，我們已經看到那些已經滅絕了，因為穀歌從頁麵上抓取文本。我認為，作為一個行業，我們必須隨著穀歌的發展而發展，我認為在接下來的五年裏，我預計從30年開始，我會盡量保持保守。

[00:46:27] 30%到40%的東西不是不再需要，就是轉移到別的地方去了。我，我同意你的看法。

(00:46:37)保羅Roetzer:我的意思是，我認為在搜索引擎優化中，這實際上會導致下一個問題，這可能是你的答案。那麼，在未來五年內，哪個營銷類別將受到智能自動化最大的顛覆，廣告傳播公關，因為我們都有相關背景，內容營銷，電子郵件營銷，搜索引擎優化或其他，

(00:46:56)布蘭妮穆勒:這是個好問題。

[00:46:58]嗯，這很難。我覺得很有偏見。因為我有太多東西了。所以我會說，

(00:47:05)保羅Roetzer:你剛才說得很對。我的意思是，你基本上領先30%，你知道，這不僅僅是完全自動化，隻是擺脫它，因為你不需要再做了。在其他領域很難做到這一點。

[00:47:16]我登廣告說也許可以。我的意思是，我可以看到一個論點，廣告將會遇到真正的麻煩。嗯,好吧。語音助手使用最多的是Alexa，穀歌助手，Siri Cortana。不要使用它們。

(00:47:28)布蘭妮穆勒:穀歌。我愛我的家，但我確實，你知道，我遮著攝像機，我很奇怪。有時候我會拔掉插頭，但我很享受。

(00:47:37)保羅Roetzer:是的。好吧。十年內更有價值的，文科學位或計算機科學學位。哦。

(00:47:44)布蘭妮穆勒:哦，這太棘手了。我想說是人文學科。

(00:47:48)好。我也屬於文科類，也因為像計算機科學在10年後需要做的事情，如果機器能做的話。

(00:47:57)保羅Roetzer:接下來十年的最後一個淨效應，[00:48:00]人工智能會淘汰更多的工作崗位，也會創造更多的工作崗位，否則它不會產生有意義的影響。

(00:48:09)布蘭妮穆勒:我認為會有一個轉變。我確實看到它取代了工作。這隻是我的真實看法。但我也看到，你知道，事情的變化類似於，你知道，你想到當我們，汽車工業發生的時候。

(00:48:24)保羅Roetzer:是的。

(00:48:25)布蘭妮穆勒:所以我認為它會以某種方式重新分配。

(00:48:30)保羅Roetzer:好吧。讓我們的觀眾知道在哪裏可以找到你。

(00:48:35)布蘭妮穆勒:我可能是推特上最活躍的人，我叫布列塔尼·穆勒。

(00:48:42)保羅Roetzer:太棒了。我們會把它寫進節目筆記裏。非常感謝你抽出時間。這真是太棒了。之後我還有很多後續問題要問你，但真的很感謝你抽出時間和你對我們觀眾的見解。

[00:48:54]謝謝你的參與

(00:48:56)布蘭妮穆勒:是啊，這太有趣了。謝謝你邀請我上節目。

(00:48:59)保羅Roetzer:好了，這就是營銷人工智能秀。感謝大家下次收看。我們很快就會見到你。