的營銷AI秀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變得更聰明——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，負責公司的所有付費搜索工作。她在數字營銷方麵有超過十年的經驗，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，她一直被PPCHero評為每年25位最具影響力的付費搜索專家之一，此外，她是數字營銷戰略、搜索和認知人工智能領域公認的全球演講者。她是一位出版過的作家應用營銷分析雜誌並定期為福布斯，AdAge，營銷教授，搜索引擎土地而且搜索引擎雜誌。

這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可以說話和傾聽的技術，允許任何人與之互動。

保羅和克裏斯蒂討論了對話式人工智能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，答案來自哪裏?這對我的品牌的展示能力有什麼影響?
• 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樣的角色?

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免責聲明:本文由人工智能編寫，感謝深,．

(00:00:03)保羅Roetzer:歡迎來到營銷人工智能秀。今天和我一起的是克裏斯蒂·奧爾森，她是微軟全球媒體團隊的搜索主管，她領導著公司所有的付費搜索工作，這是一個新目標，我們馬上就會討論這個問題。歡迎克裏斯蒂。

(00:00:17)克裏斯蒂奧爾森:謝謝你們邀請我。我很高興來到這裏。

(00:00:19)保羅Roetzer:非常感謝你這麼做。所以我們今天將重點關注對話式人工智能，但你們有這本很棒的新電子書，我想我們可以稱之為有目的的營銷。我當然想在這上麵花點時間。我覺得這取決於它有多深。它可能是關於每個主題的一係列劇集。

[00:00:35]所以我們今天會試著觸及其中的一些話題，但是，呃，我們為什麼不從搜索主管開始呢，這是新的。從我們認識的時間來看，我覺得你最近幾年一直是福音布道的負責人。你已經進入了新的角色。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5年裏，我是布道部的負責人，這是一個經常麵對外界的角色在會議和活動上演講。[00:01:00]這些公司，我想說的是全球財富1000強的公司，他們如何將搜索和數字營銷融入他們的戰略，融入他們想要實現的目標。

[00:01:12]作為生意我已經在付費搜索領域工作了將近20年了，現在是付費和有機搜索，他們有機會領導微軟的所有內部搜索工作。所以我領導的團隊代表公司在全球範圍內進行搜索。

(00:01:29)保羅Roetzer:太棒了。是的。我的意思是，可能不像一年要參加80場活動那麼忙，但從不同的角度來看，這很忙。

(00:01:37)克裏斯蒂奧爾森:是的。這很有趣。這也很有趣。因為當我2006年開始在微軟工作時，我在一個部門擔任類似的職位，我們在微軟負責內部搜索。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情?它是如何變化的?

[00:01:54]但現在我在微軟和全球的每一條業務線上都有遙測技術。

(00:01:59)保羅Roetzer:太棒了。[00:02:00]嗯，這實際上給了我一個切入點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、搜索和付費方麵發揮作用。

[00:02:11] 2006年你剛加入微軟時，人們還在談論人工智能嗎?

(00:02:16)克裏斯蒂奧爾森:自動化，但人工智能還沒有達到2000年左右的水平，我正在努力思考確切的年份，因為它們都在這一點上相互融合。2009年，當我們推出這個產品時，我們真正開始了關於人工智能以及人工智能在搜索領域所扮演的角色的對話。

[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，這些並不是完全自動化的。

[00:02:51]事情是這樣的，我們從擁有核心算法、工程師和負責算法組件的人，到[00:03:00]使用深度神經網絡和數千名員工致力於人工智能，對吧?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]人們想要喜歡的，排名因素是什麼?對於我們來說，我認為在神經網絡中有275個節點，計算四個排名因素，每個人的搜索都有輕微的不同，基於他們的曆史，他們的行為，他們如何參與到結果中，因為我們的目標是提供最相關的結果，對嗎?

[00:03:34]基於查詢以及人們與搜索結果互動的方式。所以這真的是完全的人工智能。是的。我聽說，你提到了微軟最大的人工智能應用程序。我的意思是，這就是人們對它的看法，它真的是一個人工智能引擎。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，嗯，沒有。有很多算法都是不同節點的一部分。他們關注的是進來的不同因素。我想，在人工智能學院，我和弗雷德裏克·達布會去討論算法。

[00:04:17]我們會討論算法在過去的時間裏是如何變化的?嗯，他一直追溯到，我想是19世紀50年代，但怎麼，怎麼。人工智能已經被注入到我們的算法中。15年，10年。我們今天所處的位置，對於那些可能剛接觸人工智能並認為自己錯過了機會的普通營銷人員來說，這隻是一個很酷的外賣。

(00:04:44)保羅Roetzer:事實上，就像你剛才說的，即使在微軟，你也會考慮人工智能領域的大領導者。大概有六家，微軟顯然是其中之一。然而，僅僅在11年前，他們還沒有真正做到這一點。因此，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、內容或付費搜索等具體用例中，人們非常缺乏對人工智能的理解和采用，但這沒關係。

[00:05:10]就像這個還是比較新的人工智能的曆史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，如果這是你第一次坐下來聽一些關於它的東西，你也差不了多少，你的大多數同齡人也還沒有搞清楚。

(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中工作過，你與不同的小組交談，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，他們正在創建算法來幫助他們獲得領先分數。

[00:05:48]這就是他們的複雜程度而不是你的。微軟的廣告和必應搜索引擎，它們都是人工智能的工具。所以你有不同程度的複雜程度[00:06:00]，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，從展示到社交，再到付費搜索。

[00:06:09]嗯，一切都在我們的腳下。每個團隊都有不同的，我們使用的人工智能應用程序略有不同。我們不一定是人工智能專家。我們不會在後台編寫代碼，但我們會利用人工智能工具和技術。甚至在那裏。複雜程度，知識和經驗水平因人而異，因人而異。

(00:06:33)保羅Roetzer:所以永遠不會太遲。它是潛入並學習。我認為這可能代表了我們經常告訴人們，作為一名營銷人員，你的未來將是什麼樣的，你不需要建立機器學習算法。你不需要確切地知道算法是如何工作的。你要知道的是什麼是可能的，也許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，如果你在管理薪酬或有機管理，或者你的角色是什麼，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。所以你不會回到2006年，就像全人力規則間隔法一樣。

[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。每時每刻都是人類。我們正在進入一個階段，在這個階段，一部分時間是機器的力量，有這種智能可以被內置到工具中，它可以從營銷人員那裏拿走一些東西，他們實際上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。這就像，嗯，我們今天在我的團隊中進行的對話是關於付費搜索的。在競標方可以實現一些自動化。嗯，我們正在談論，我們，我們今天用了一個工具來招標，我們想要真正地獲得他們的工具。在目前使用的工具之上添加搜索引擎自動競價層。

[00:07:43]這就是人工智能層。它會在別人管理的算法之上。所以這就是，你如何將自動化添加到工具集中正在發生的人工工作之上，我們，嗯，我們正在沿著那條路走，可能會在下個月開始[00:08:00]，我希望下個月，我們正在努力將正確級別的數據集成到工具中，在後端設置，以確保它可以定期重複發生。

[00:08:10]所以這又回到了你的爬行行走，對吧?你不打算跑，但你可以從爬起開始，對嗎?你不需要按下開關，一切就會變得智能和自動化。這是一個過程。這是一個任務基本上每次一個任務，一個用例。是的。好吧。我們來談談會話。

(00:08:28)保羅Roetzer:是的。這也是我們今天要討論的話題。從廣義開始，它是什麼?我的意思是，我們現在聽說它是一種營銷類型，是對話式營銷，對話式銷售，以及人工智能在其中的角色。你如何看待對話式AI ?

(00:08:43)克裏斯蒂奧爾森:是的。所以我對對話式人工智能的看法是，它的技術可以說話和傾聽，幾乎任何人都可以參與其中。

[00:08:52]對話式AI。這是一種聽、說，並能夠做出回應的想法。[00:09:00]我幾乎可以說，在不同類型的對話式人工智能中有不同的組件。嗯，當我開始談論對話時，人工智能可以追溯到2016年。

[00:09:10]當我在2016年談到這個問題時，今天並沒有很多人真正參與到對話式人工智能中。我想說，在過去的六個月裏，幾乎每個人都在接觸某種對話式AI，無論你是否意識到這一點，對話式AI的應用會是什麼?

(00:09:30)保羅Roetzer:比如有什麼例子可以讓人們參與其中?

(00:09:33)克裏斯蒂奧爾森:所以我把它放在了兩個不同的地方。所以說可以聽，嗯，聊天機器人是一個非常簡單的對話式人工智能界麵。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]甚至是一些電話樹。所以IVR技術是非常基本的。他們問你，你想和客服談談嗎?你想和，比如，這是電話樹，也是[00:10:00]會話人工智能。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]這讓我很傷心。更複雜的方麵是當你深入到Siri, Alexa Cortana，穀歌助手，他們更複雜。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:小娜，你提到的小娜可能對普通人來說不是一個家喻戶曉的名字，但你知道，它是微軟內部非常創新的人工智能應用。

[00:10:33]事實上，它可能存在於比人們所知道的更多的領域。那麼微軟在這方麵有什麼優勢呢?什麼是小娜，它是如何使用的，我們作為營銷人員如何與它互動，我甚至意識到它是體驗的一部分。

(00:10:46)克裏斯蒂奧爾森:是的。小娜在過去的五四年裏發生了變化。

[00:10:52]我一直在想，自從我2016年開始在微軟的Cortana團隊工作以來，我們(00:11:00)一直在與Siri、穀歌助手和Alexa直接競爭。正確的。所以我們確實嚐試過創造我們自己的智能音箱係列，類似於穀歌家居或者

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，我們需要說，好吧，我們是否繼續沿著每天製造設備的道路前進

[00:11:33]嗯，我們有了一個對話式的語言框架，我們把它做成了。這個框架對Alexa有效，穀歌。因為一些奇怪的原因，你對直接和我們合作不感興趣，你可能會想，嗯，說話，但本質上是創建一個對話框架，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，我在努力思考。當我們創建這個時，我們有一個[00:12:00]框架，關於生產力與效用和功能。因此，微軟和小娜傾向於專注於提高生產力。與Alexa相比，它更傾向於幫助你在工作流程中完成工作。

[00:12:13]你要求播放音樂並與其他物聯網設備互動。穀歌Home和穀歌Assistant也一樣他們都喜歡其他設備。我們是在生產力方麵，這就是我們從試圖成為一切的地方。每個設備現在都專注於工作效率。如果你有outlook，就可以在郵件中使用Cortana來安排會議。

[00:12:34]我們正在看你的日曆。如果對方使用outlook，它會自動為你安排會議並發送通知。所以它隻是後台的一個助手，幫助你更快更容易地完成任務。那很酷。你已經談到了一些關於援助的問題。

(00:12:48)Paul Roetzer:在你為我們開設的課程中，關於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，他們是怎麼想的?什麼是數字助手，當[00:13:00]你思考這一切的發展方向時，你是如何看待數字助手的?部分原因可能是你剛才說的Cortana，它實際上就在那裏，預測需求，幫助采取行動。

(00:13:10)克裏斯蒂奧爾森:是的。所以我認為，嗯，我認為當我們，在課程中，我認為我把對話式人工智能分為數字助理的三個領域，有點像橋梁，全部三個。好的。你所說的Alexa是基於技能和行動的。所以你在教智能體做一些事情。

[00:13:27]你是在問。Alexa或穀歌助手，去到那個設備。對我來說，在我的房子裏，它會去我的巢穴，調整溫度。所以你教它做一些吸引人的事情。它可以是物聯網或與網站互動。它可以在這一端做一些事情，聊天機器人提供便利並進行對話。

[00:13:45]然後你就可以得到預測文本了。你可以預測幫助完成一個目標。我在問答之類的地方開玩笑。提問，回答在對話式人工智能時代，這就是提問。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]然後你有語音搜索，它向搜索引擎查詢，它隻是使用語音而不是文本和打字。所以一個數字助理可以使用所有這些組件一起來幫助你成為你的虛擬助手，幫助你完成事情，幫助你安排，維護和組織。

(00:14:21)保羅Roetzer:你認為我們在那裏，我的意思是，你用它們中的任何一個來幫助管理你的生活，而不是僅僅是個人任務?

(00:14:29)克裏斯蒂奧爾森:我用小娜做了一點，更多的是基於工作的。一個很好的例子是，我在10月份為我的團隊招聘時，我使用Cortana來幫助。協調安排麵試，整理麵試所需的文件和數據。所以我把法庭上的一切都自動化了，這樣會議就安排好了。

[00:14:47]它把所有正確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，它使我的麵試過程，至少在我這邊。我不知道這對申請人是否有好處，但這讓我做這件事更容易了[00:15:00]，而不是來回發送50封電子郵件，以便更快更容易地協調。

[00:15:05]但我也用Cortana。嗯，就像，嘿，科塔娜，我每天的工作是怎麼回事。所以，真的，嗯，現在簡單多了。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。我會在早上開車。我會讓科塔娜告訴我我今天的日程安排。

[00:15:21]所以我開始為會議做心理準備。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，我用Cortana可能比一般人用得多，嗯，更像是有人用穀歌assistant或者Siri或者Alexa。

(00:15:39)保羅Roetzer:我發現的一件事是，我用了Alexa一段時間，我不得不在家裏把它關掉，因為和你一樣，我也有小孩，他們整天都在問Alexa一些愚蠢的問題。

[00:15:48]然後我就不再和Alexa說話了。嗯，我終於把插頭拔掉了，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。因為我隻是喜歡預先訓練他們，就像[00:16:00]隻知道這個，而不麻煩與其他東西。所以，我已經學會了如何在我們家使用語音。

[00:16:07]我發現Alexa有所有這些技能，但我不知道這些技能是什麼，發現它們的時候你必須仔細觀察。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]我喜歡問，我每天都做些什麼?它能不能幫我做這件事，不僅僅是用聲音，而是一般的人工智能，就像我不斷地看著，說，好的。我為博客文章設計標題，或者我用電子郵件計算主題行，或者我管理付費媒體，讓人工智能幫我做這些事情。

[00:16:46]我不需要這張2000種技能的清單，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]，嗯，我簡要地談到了這個問題，在我的課程中沒有深入討論，但有一個對話式人工智能框架。

(00:17:08)克裏斯蒂奧爾森:而你，你提到了。營銷人員需要考慮的框架的兩個支柱。曝光度幾乎在所有方麵都是失敗的。我覺得當我和邁克聊到"勾搭"的時候，我覺得，

[00:17:27]我想它就在那兒，正適合你布置。我，我說過喜歡唯一，我仍然會堅持這個。對我來說，這仍然是在推動他們的技能。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上的所有內容。

[00:17:53]就像他們在教別人一樣這就是技巧。下麵是你如何使用它。99%的企業都沒有邁出這一步。[00:18:00]發現性，

(00:18:01)保羅Roetzer:我最喜歡快速的是，嗯，星巴克，這個是非常實用的。我每天早上7點40分送孩子們回家。我已經通過星巴克的應用程序訂購了。

[00:18:10]當你點單的時候，它會說，你想把這個添加到Siri中作為一個請求或者其他什麼，它會在早上的那個時候提醒我。您要下這個訂單嗎?我可以抓住它。我說，哦，你知道的，點星巴克。它會自動點對位置，點對飲料。

[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除了說，你知道，周六點星巴克。所以，關於可發現性，就像在應用程序中，我用的任何方法，它隻是額外的步驟，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，但同時我也很感激這種便利，而唐恩都樂甜甜圈沒有這種便利。又回到了，

(00:18:56)克裏斯蒂奧爾森:這可以追溯到，嗯，我和我的經理開玩笑，我和他說要想出[00:19:00]一個框架，那是酒後駕車。

(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，他們發現了什麼，他們可以幫助你做的事情是技能背後的效用是的，為了擁有一項技能而在應用程序中創建一項技能是不起作用的它回到了應用程序，我甚至不記得是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。15到20次定期。I在界麵和交互下麵，它是這樣的，人們是如何參與其中的?他們是通過屏幕進行互動的，對吧?或者他們隻是用他們的聲音來參與?

[00:19:53]所以，如果我在用屏幕看東西，然後我可以回頭看，這和你在和[00:20:00]說話的人說話，你實際上看不到它是不同的。我舉的例子是，我不知道你有沒有試過問Siri。嗯，問問Siri或者你的Alexa如何烹飪，並獲得食譜和建議。

[00:20:12]當它被列入配料表時我在櫃台上放了雞肉，我把烤箱加熱到425度。我這樣做了，我想，好吧，我需要回到其他27種成分，因為它已經告訴我了，比如，現在你把它混合起來，這些東西，我想，哦，說話不行，但如果它能和我說話，我有屏幕可以看，它就回到了用戶如何吸引人的框架?

[00:20:37]效用是多少?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或問題。它是否會在使用中被發現，然後理解他們將如何使用它的界麵非常重要。

(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。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，它會不會，他們試圖呈現的是絕對的，對嗎?你說了算。所以對於品牌和營銷人員來說，這個答案從何而來?

[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，你知道，第一個鏈接，但它實際上是給出的一個回應。這個答案從何而來?機器是怎麼學習的?他們怎麼知道正確答案是什麼?是根據語音搜索曆史為個人定製的嗎?

[00:21:39]讓我簡單談談語音在搜索方麵的作用。

(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式人工智能的方式，因為很多人都在問這個問題，甚至我在開始使用時也有這個問題。我買第一部iPhone的時候也買了一部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?我們(00:22:00)要去哪裏?所以，就像沿著那條發現之路走下去一樣，我真正開始深入研究。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層麵上。因為我認為這更簡單一點，因為如果你想一下，數字助理與數據源是一致的。

[00:22:13] Alexa。嗯，亞馬遜的生態係統從穀歌提取一些信息，從微軟提取一些信息，這不是五五分。嗯，如果是產品購買或特定產品的信息，他們會從內部係統中提取信息，因為他們會試圖幫助你購買。

[00:22:31]而且他們有很多購物和產品相關的信息。好的。如果你在穀歌助手上，它會從穀歌拉取。如果你用的是科塔娜，它會從爆炸中抽離。所以你有點。有兩到三個真相來源，我不會深入探討Alexa本身，因為Alexa和亞馬遜生態係統，就像我說的，它從那裏提取產品。

[00:22:57]嗯，其他的查詢，它有時會從[00:23:00]穀歌和being中取出它，所以它在兩者上都適用。但當你問一個問題，比如我怎麼把紅酒從地毯裏弄出來?我從來沒有這樣做過，你可以看到，我有淺色的地毯。嗯，我有小孩子，如果我走這邊，你可以，所以酒是需要的，有時它會被打翻，尤其是在COVID期間。

[00:23:20]當你問這個問題時，數字助手最後會去搜索記錄，它會尋找一些不同的東西，對嗎?它從即時答案中提取民意調查，在搜索引擎中有知識圖譜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，它從那裏開始拉。這並不意味著一個搜索小組。如果你是一個品牌，它會從知識痛苦和即時答案中抽出很多時間。問題是，你能對它進行優化嗎?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[00:24:00]即時答案或在搜索欄頂部的一個回答。

[00:24:04]就是那個彈出來的盒子如果你進去的概率是40%嗯，我看到的最後一次調查是我們做的，我已經有兩年沒有做了。大約40%的時間來自知識麵板，即即時答案框。因此，有機搜索優化將有助於對話式人工智能。

[00:24:26]然後是理解和認識。如何優化語音和文本?因為語音查詢本質上要長得多。他們更喜歡交談。他們有傳統的句型。當我們考慮搜索時，就像付費搜索方麵，我們看到的查詢通常是三到五個單詞的長度。

(00:24:47)保羅Roetzer:當你有語音的時候，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，我的女兒現在八歲了，所以她當時大概四歲。[00:25:00]她有一台iPad，她會在亞馬遜prime或網飛上看節目。我有一段視頻，她會說她會按住按鈕。

[00:25:10]她會說公主遇到獨角獸的那一集然後她看著，就不會再提了。所以她會再次按住它。公主遇到獨角獸的那一集他們在森林裏，然後她會再次等待並按住。然後她會看著我說，我的那集在哪裏。

[00:25:27]所以她隻能靠自己學會保持。調整她的查詢以嚐試得到她想要的結果。我的表演太吸引人了。嗯，比如我兒子四歲，我一直看著他這樣做，因為他開始說話，人們認為我在開玩笑。

(00:25:43)克裏斯蒂奧爾森:但實際上，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，哦，我們為什麼要訂這麼多，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，因為我們不使用它來購買，但他會去Alexa，就像Alexa餅幹一樣。

[00:26:07]於是奧利奧被加到了購物車裏。我們中的一個人去亞馬遜計數了。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，我們就想，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]像我一樣，我最喜歡新聞上的故事像個孩子。讓父母們很惱火的是，我想那是三年前發生在德克薩斯州的600美元的玩具屋。家長們有點驚訝。

(00:26:37)保羅Roetzer:我，我愛我的，我的女兒我想她穿的是皮革的。你問Siri一個問題，他一直不知道答案。

[00:26:43]她說，你就問吧，不好意思。他什麼都不知道。所以他們比較了數字助手。比如我們應該問哪些人這個問題?是的。我的意思是，對於品牌來說，它可以追溯到，我認為他們確實深入研究了這一點，以及會話AI類，是的。回到過去，試著去理解，比如，你作為消費者想要得到的東西背後的意圖是什麼?

(00:27:04)克裏斯蒂奧爾森:你對他們的問題和意圖有答案嗎?就像今天早上我實際上在用語音，因為，嗯，我有一個surface book，嗯，surface book pro和。我鍵盤上少了幾個按鈕。因為我有一個4歲，18個月大的孩子，他們喜歡把我鍵盤上的鍵拔下來。

[00:27:23]我之前用的另一個鍵盤壞了。現在我要講的是程序員的特殊之處。我想所有都比1大了。從車庫的盒子裏拿出這個，他們的鍵盤就壞了。表麵書上沒有卷軸鎖。就像沒有滾動鎖。

[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，移動它，然後在這裏打字。我買不到鬆鼠鍵盤。我無法讓滾動按鈕工作。所以我說，嘿，Cortana，這台筆記本電腦上的滾動按鈕在哪裏?沒有。

[00:28:02]結果我不得不重新接上鍵盤才能解除鍵盤上的滾動鎖，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，哦，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:好吧。我想，我想確保我們有足夠的時間。我想談談這個有目的的營銷手冊，我有一個自然的過渡，但在我們這樣做之前，嗯，對於很多，很多品牌，我們和。對話式人工智能對他們來說就像他們有一個聊天機器人，可能有一些智能。

[00:28:39]你將如何引導營銷人員思考對話式人工智能，從他們如何真正開始，以及他們的優先事項是什麼?當他們在未來一到兩年的時間裏思考如何將其整合到他們的市場營銷中，也許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，當你開始關注數字輔助時，你的品牌人員，就像你說的，我們在問問題，我們參與得更多，以至於品牌認為聊天機器人就像一個跳躍的窗口。

[00:29:23]兩年前，他說的其中一件事是，數字助理將開始能夠與其他數字助理交談。所以當我問的時候，AI框架就會出現。我要用這個是因為Cortana更偏向微軟。我們很有效率。

[00:29:39]所以當你問Siri Alexa之類的他們在幫你購物。他們在幫助你找到那條路。所以我們的想法是，你會有一個數字助手，可以被其他數字助手發現，來幫助某人采取行動。

[00:29:55]就像你說的，你有一個星巴克的，你可以讓Siri去下單，或者讓Alexa去下單。它知道去星巴克應用程序。它已經保存為你的設置。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，就像開始行動一樣。

[00:30:10]根據你的行為和經曆所以這就是為什麼它會變得很重要，因為隨著這些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]聊天機器人是很好的自然的第一步，因為你正在進入對話式人工智能，你正在理解問題，你正在提供答案和行動，然後進入行動階段。所以真正了解客戶是如何參與進來的?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，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、文本、演講意圖，等等。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，認知人工智能就能理解蔬菜和蔬菜。當你在談論披薩的時候，也是一樣的。正確的。而不是說，對不起，我沒有，我也經常這樣做。

[00:31:16]對不起。我不明白，因為我覺得他們每次都是這樣。所以它問了一個糟糕的問題或者在某種程度上使用了很好的語言或措辭，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。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，如果你有你想讓他們購買的東西來參與，預訂一項服務，如果你是一家發廊，進去做頭發，因為我已經九個月沒有做過了，我已經放棄了，嗯，這是一個起點，因為在某種程度上，他們會相互交談，代理人可以與其他代理人交談，助理可以與助理交談。

[00:32:01]所以從嵌入這些認知服務開始，聽清楚什麼有效，什麼不有效。然後我回到這個詞，優化，優化它，對，隨著時間的推移而改進，這樣它就能提供更好的答案，更好的服務。這樣的話，當你有一個特工可以和另一個特工對話的時候，就不會像你從懸崖上跳下來一樣，而是隨著時間的推移，自然地過渡，呃，到達那裏，到達那個點。

(00:32:32)保羅Roetzer:所以所有這些的核心，也是我引入營銷目的的地方就是數據。並且為消費者創造這種便利和個性化，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。因此，作為營銷人員，甚至人工智能都是由這些數據驅動的，嗯，作為一個如何實現這一切的行業，我們沒有太多的基本規則需要遵循。

[00:33:02]我的意思是，顯然有一些法律已經到位，但在大多數情況下，每個組織在進行營銷的方式上仍然是有道德的。所以你的團隊創造了這個。有目的的營銷手冊，我們會在展覽筆記中分享這個鏈接，但隻告訴我們這背後的想法和論點。

[00:33:22]我知道這是從最初的想法演變而來的，但為什麼這很重要?因為在這之前我自己讀了大部分，感覺就像整本書一樣，但有很多關於道德、透明度和隱私的非常重要的事情。營銷人員在開始考慮人工智能的真正應用時，為什麼還要考慮這類事情呢?

(00:33:44)克裏斯蒂奧爾森:是的。這將回到我之前的角色。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,技術，你如何建立品牌喜愛和參與度?

[00:34:19]我們開始看到圍繞數據和隱私的主題出現。所以這次我做了一大堆隱私調查。去年，它是在這個日曆年的四月發射的。我想，天哪，感覺就像很久以前一樣。和。我甚至可能，抱歉，警察會說，我看著我說，那是上周嗎?

[00:34:38]或者是一年前，我做了一些事情，因為他們都喜歡，新冠病毒讓一切看起來就像，我們在一個日曆年裏度過了10年，但我們開始做研究，我們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]但人們並沒有考慮營銷中的包容性，你如何真正考慮消費者，以及你如何根據你使用的文字、圖像和數據來包括或排除他們。所以這個，這有點來自於對品牌愛的理解。品牌，數據和數據透明度，並將包容性營銷作為營銷的支柱。

[00:35:24]你如何看待在你的數據集中包含這些?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，因為在過去的一到三年裏，我們看到了很多發生在人們身上的事情，比如性別，性別流動性。你是說他們Z, Z?

[00:35:47]或者，當我們參加會議時，你如何引用代詞?我，我知道有幾場會議，我會把她，她。因為我就是這麼稱呼自己的。嗯，我的搭檔幫助了我，我是[00:36:00]喬丹，德保羅，HMAS天才的貢獻者。我是其中之一，我提供了信息。

[00:36:06]我幫忙寫了其中的一些章節。她，她穿的是她的衣服，但她也穿白天的衣服。這是一個學習的過程，比如，你如何談論這個?正確的。回到有目的和數據的營銷。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，而沒有意識到這一點。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?我記得我回去閱讀和微軟道德團隊討論的例子就像招聘。

[00:36:46]這不是一個法律上的例子，讓我們以微軟為例。當你看微軟的細分，你看男性和女性的對比，在整個公司男女比例並不是五五開。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。隻是基於我們的背景。這些因素是否意味著某人會成功?微軟?不，我是個上過州立學校的女人。

[00:37:23]嗯，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，這是有方向性的，很好，但你可能會排除那些高素質的人。

[00:37:42]因為你隻是在用你過去做過的東西，這就是為什麼蘋果聽起來很耳熟。另一家大型科技公司確實發生過這種情況。今年早些時候，他們訓練了一個招聘模型來評估簡曆，這個模型是基於他們所知道的優秀員工的基本素質。

(00:37:59)保羅Roetzer:[00:38:00]來自常春藤名校的白人男性所以他們不得不關閉這個算法，因為它有偏差。這是最實際的例子。他們在沒有意識到的情況下引入了偏見，類似於，在法律體係中。他們嚐試使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，這是滑坡效應。每次你拿到a，我都是非法的，但是。我知道該去哪裏。是的。是的。他們開始研究案例，他們開始使用法官如何判刑。他們開始注意到，在某些地區，有色人種比。

(00:38:38)克裏斯蒂奧爾森:白人，白種人，有色人種。所以如果你根據句子來訓練算法，當人們被提前釋放時，係統中就會有偏見。那麼如何克服偏見呢?有偏見和數據。所以並不是說數據本質上是好是壞。

[00:38:56]而是係統中是否已經存在偏見?這就是我在營銷方麵的貢獻。要明白存在偏見。如何克服偏見?你是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]這樣你就可以收集到正確的額外增量數據，然後用你正在做的事情來解釋這些數據?

(00:39:22)保羅Roetzer:我又覺得那本書很棒。但對我來說，其中一個收獲是裏麵有很多檢查表，提供了一些框架，其中一個是倫理和偏見檢查表，在你計劃一個活動或在你使用數據來理解其中的內容之前，這些是你需要經過的事情。

[00:39:39]所以這真的很有價值是的。

(00:39:41)克裏斯蒂奧爾森:總的來說，我們講的整本書。我不記得有多少章這麼多版本。是的。大概有80頁。我，我，我想說，嗯，我們大概刪減了一萬字，就像把它送給我們出版的東西。我們可能刪減了將近一萬字，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]人們會明白的它確實是一本，有一段時間它是一本200多頁的書，我們說，好吧，不，一個人要讀200頁。我從我們的網站上下載了一份PDF文件。我們開始切吧。所以我試著記住我們有多少章節，但有些甚至是包括你使用的詞語。

[00:40:18]還有，我們怎麼說話?再一次，MJ，他們，他們是代詞，她，她，嗯，她談到了她的旅行經曆，有些人認為是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]我就在想，你要如何證明這家酒店能夠接受不同背景的人，因為她說過，當她出國旅行時，並不是所有的地方都能接受，當她和她的伴侶去的時候，他們不一定能得到最好的體驗。正確的。那麼如何使用人們正在使用的詞語呢?

[00:40:59]。[00:41:00]表明，如果你有，如果你有一個經曆，確實迎合了這個人群，他們用什麼詞?不僅僅是你使用的詞語，還有他們在搜索和理解時使用的詞語，那麼你如何將其融入到你的營銷中?你如何將這一點融入到你說話的方式和你寫的東西中，代表你的品牌和全麵?

[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，我們在那裏引用。嗯，我們在和。我們試著把500頁的研究總結出來，兩頁80頁，從中提取重點。我的意思是，有這麼多絕對驚人的研究。

[00:41:37]我強烈推薦你讀一讀。就整體營銷而言，不隻是數據，不隻是人工智能部分，而是我們如何做整體營銷正在轉變和改變，將包容性營銷視為一個支柱，以創造品牌愛，樹霜，創造品牌忠誠度，這將幫助我們在人工智能和自動化方麵做得更多。

(00:41:56)保羅Roetzer:是的，我認為這隻是一種運動。你。我的意思是，很明顯，在過去的12到24個月裏，[00:42:00]已經有了很大的勢頭，但我所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，但你沒有看到你所發布的內容，這對營銷意味著什麼，以及我們如何實現這些相同的理想，以確保，呃，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，你的活動中無意中產生偏見。所以，是的，我的意思是，這是一個非常重要的話題，我想在市中心繼續探索。

(00:42:35)克裏斯蒂奧爾森:是的。我將向你們介紹MJM Jan，我敢打賭他很樂意上台演講。呃，她和我已經討論了幾個月了，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]然後三小時後，我們錯過了四次會議。好吧。這真是太棒了。我們要像往常一樣用[00:43:00]克裏斯蒂的連珠炮問題來結束這一集。

(00:43:00)保羅Roetzer:好的。好吧。我們開始吧。快速射擊結束這一切。你準備好了嗎?第一個問題並不是什麼難題，你最常用的語音助手。我們對每個人都這樣要求。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。因為我兩者都用。比如，如果我在我的車裏，我不會使用on，因為科塔娜真的不在我的車裏。然後我用Siri，但如果我在家裏，在我的個人電腦上，在我的電腦上，我用的是Katana，無論是語音助手還是數字助手。

[00:43:41]一整天。所以，我的意思是，它是相當相等的。

(00:43:44)保羅Roetzer:我很喜歡Siri。因為我的手機一直在我身邊，但當我需要知道某件事的答案時，我會去穀歌，就像穀歌助手和我的孩子一樣，這是我之前說過的。我的孩子們會說，就問穀歌，你為什麼要和先生瞎混?

[00:43:55]他問我們這些問題

(00:43:56)克裏斯蒂奧爾森:我們，我們會笑的。就像我們家裏有一個穀歌助理，但因為我以前的角色，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，我不用它。

(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，我們沒有談到更人性化的方麵。

[00:44:18]我知道你有一些關於我如何在交談中使營銷人性化的觀點，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，你想做什麼。

[00:44:35]嗯，我幾乎會說，如果你想成為一名程序員，那麼答案就像是你要在計算機科學和編碼方麵成長。你的答案。但我想說，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。所以回到你想要一英裏深一英寸寬或者一英寸寬一英裏深。

[00:44:59]我在他們的床上做了和他們相反的手勢，但我的想法是，嗯，我有營銷背景。我沒有編碼背景，但我確實會和人們談論編碼框架，框架，以及在後台做什麼。我就不編碼了。你不想要什麼。

[00:45:13]我會編程

(00:45:15)保羅Roetzer:我支持你。我什麼都不會寫。我兒子現在會給我編程了，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，因為理解人的因素，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，我認為他的理論是，計算機科學專業的學生在曆史上所做的很多事情都將由機器來完成。

[00:45:36]而且它們肯定仍將發揮重要作用。嗯，但它會達到這樣的地步，智能自動化已經存在，人們知道該對機器說什麼，該做什麼，知道該用它們做什麼，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，今天它很值錢。問題是像你這樣的人。我不能向我的團隊強調[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)Paul 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，還是無論如何都不會產生影響?

(00:46:20)克裏斯蒂奧爾森:我要走了。這不會有什麼影響。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，真的會有一些這樣的。嗯，我討厭在腦海中使用這個詞，比如我們每天都在做卑微的工作，我可以進來做這些工作。

[00:46:37]那就好了。但這並不意味著人們沒有其他需要遵守的規則。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，但自動化已經開始提供幫助。就像它會把番茄醬擠到漢堡上，這是完美的補充量。

[00:46:53]你仍然需要有人來處理訂單，把事情進行下去，並確保，哦，定製，[00:47:00]哦，這裏有洋蔥。他們說，不，就像這份工作並沒有消失。它還在那裏。隻是，他們不再是手動的了。壓縮重複的任務。重複走開，這很好。

[00:47:11]我正在努力加入我的隊伍。我們可以自動化什麼?比如我們可以扔掉什麼?正確的。我也一樣。如果我們能做到，那就去做，因為它無論如何都會發生。所以我們不妨算一下。現在每個月都要報告每個月5號你必須要有這種格式的報告和數據，我們可以自動化嗎，或者你真的需要手動去做嗎?

(00:47:32)保羅Roetzer:好吧。人工智能首先贏得什麼，或者至少與人類分享什麼，諾貝爾和平獎和奧斯卡獎，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，人工智能創造的，我不能告訴你電影是關於什麼的。雖然另一個預告片裏的人類評分員也一樣，這很奇怪。

[00:47:53]嗯，試著記住你要做什麼才能贏得諾貝爾和平獎。他們中的一些人被授予了獎項，我想，哦，我沒有猜到。

(00:48:05)保羅Roetzer:我很喜歡這個詞，因為它通常是為了科學的進步，科學理解的進步。我想就像我之前在節目中談到的例子是DeepMind的Alfa Fold。

[00:48:19]而理解蛋白質折疊的能力，至少在過去的十年裏，沒有人認為它能實現，而機器做到了。所以你當然可以看到氣候變化方麵的重大進步，甚至疫苗也因為。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，想想現在。鮮為人知的是，我女兒在樓上，她馬上就下來了。她的基因很罕見，百萬分之一。事實上，她有兩種罕見的遺傳疾病。他們，他們，他們做了血樣。

[00:48:55] 1月初，因為有了人工智能，以及之前要花很長時間才能通讀並理解編碼序列的能力。我想他們三周後就有結果了。他們在幾個月後才告訴我們，因為他們試圖弄清楚如何向我們解釋它是什麼，並將所有的點與正確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，以及過去運行它的無數機器。

[00:49:20]不到兩周就發現了這些奇怪罕見的DNA片段缺失就像，呃，我試著記住CA CA GT，就像在某些情況下，確切的蛋白質片段缺失了。所以，就像，我想那是，我在試著思考，就像，我認為在創造性方麵，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。好吧。

(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]我本來可以講一整集的，但我真的很感激你的時間。我知道對我們所有人來說，特別是家裏有小孩，擠出40分鍾來講話，而且不讓他們在背景中播放，這是一個挑戰，這就是我最後不得不來辦公室做我的工作。

[00:50:16]我的孩子們，當他們踩著腳上樓時，我女兒就像爬在我後麵，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。我當時想，哦，我一直很安靜。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:所以樓梯井就在這裏，她會把她的頭從槽裏推進去。我想，好吧，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。這隻是我們今天經曆的一部分，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?就試圖處理所有這些東西，然後開始，這真的是每個人都在做的事情。我的意思是，[00:51:00]嗯，我是如何開始的，這是閱讀，就像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，我甚至不能告訴你我花了多少個小時瀏覽網站，博客，書籍，和別人交談，比如你自己，還有聲音。

(00:51:21)克裏斯蒂奧爾森:你有韋斯特沃特一家他們絕對沒有看過。

[00:51:27]斯科特和蘇珊非常聰明，我和他一起參加過幾次討論，我從來沒有從這個角度考慮過這個問題。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，提出問題，因為有足夠多的人在做這樣的事情。

[00:51:48]我的意思是，我的意思是，多年來我一直被認為是對話式人工智能的專家，這讓我感到難以置信。我覺得應該有更多的人擁有更多的專業知識[00:52:00]奇點，但不隻是我這樣的人。是的。

(00:52:03)保羅Roetzer:有一群工程師，但是對於那些能夠真正進行對話並使其易於理解的人來說，這就是挑戰，就像把工程師所知道的東西向其他人解釋，就像，哦，好吧，這是一個嚇人的，就像。

(00:52:16)克裏斯蒂奧爾森:這樣營銷人員和品牌就能理解它，理解它的價值。我的意思是，這是你可以開始深入，開始學習，消化和提出問題的地方。我通常會說在推特上找我，但是，嗯，自從新冠疫情爆發以來，我實際上已經離開了很多社交媒體，因為我需要自己的時間。

[00:52:35]所以我不是每天18個小時都在研究工具和技術。就像我是，但是，沒有那麼有挑戰性。嗯，這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，營銷是有目的的，雖然它不是百分之百的人工智能基礎，但它確實給營銷人員和品牌帶來了很多非常好的想法，關於你如何開始沿著建立道德的道路走下來?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]說真的，當MJ和我走上貪婪的道路時，從字麵上說，我們沒有看到任何人從這個角度談論它。我們真的，就像我說的，一年內，我們開了80場會議，我參加了很多活動。不，大家都是從這個角度來討論的。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，我們把它作為一個想法放在那裏。

[00:53:29]我想，我們必須，這必須成為我們在人工智能業務方麵所做的核心部分。所以我，這就是為什麼當你在這之前分享它時，我很高興。感覺很惡心。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。好的，謝謝你。能像往常一樣抽出時間和你們交談，我感到非常榮幸。

(00:53:53)保羅Roetzer:很喜歡跟你敘舊，通常我們都得重來一遍，你知道，嗯，你知道，在電話裏，但這，這很棒。能夠進行這些對話，並與每個人分享你的見解。非常感謝大家。我很感激。謝謝大家，祝你們有愉快的一天。好吧。謝謝大家參加我們的節目。這裏是營銷人工智能秀。下次見。再次感謝。