快速回顾一下我们已经讲过的内容

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另请阅读： 人工智能时代的营销——B2B 公司应如何适应？

GPT-4 和生成式 AI 的进步对营销人员意味着什么？
生成式人工智能的范围并不局限于GPT-4。例如，GPT-4创建者的另一个人工智能模型DALL-E 2能够根据文本提示生成图像。

另一个例子是 Lensa—— 一款最近风靡互联网的照片应用。它可以将您的照片转换成数十件（甚至数百件）数字艺术作品。该工具使用一种称为稳定扩散的技术来实现这一点。

此外，OpenAI 并不是该领域的唯一参与者。由 Anthropic 开发的 AI 语言模型（也是 GPT-4 的替代品）Claude 也正在通过与 Quora 和 Notion 等知名公司合作来寻找出路。

接下来，让我们谈谈人工智能领域的最新发展对营销人员意味着什么。

我在本文开头附上了关于 AI 在营销中的应用的文章链接。它们都是生成式 AI 用例的例子。让我们快速回顾一下：

内容创建和生成：长篇内容（如博客文章、视频脚本、案例研究等）和短 推特数据 篇内容（如广告文案、登陆页面文案、简短描述/总结、社交媒体内容等）。
对话营销：可以自动对人类查询做出智能响应的聊天机器人。
品牌语言优化：优化信息传递和文案，形成独特、一致的品牌声音。
自动化视频创作：几分钟内将脚本转换为完整的视频。
SEO：大规模关键词分析和自动元标签更新（等等）。
增强搜索：为用户提供最相关的信息（谷歌一直是该领域的领跑者。现在，随着必应将 GPT-4 整合到搜索中，全球最大的搜索引擎可能会面临来自其最大竞争对手的激烈竞争）。
生成式人工智能还可以应用于营销的哪些领域？
除了我们已经讨论过的应用之外，还有很多领域已经应用了生成式人工智能。让我们在本节中介绍其中的一些领域。

1. 识别模式并分割非结构化数据
分析大量非结构化数据也是营销领域的一大挑战。在这里使用人工智能来分析网站聊天数据、CRM 数据、用户行为信息等，可以使数据驱动营销更加有效。一个实际用例是根据过去的用户行为和其他相关信息预测活动门票销售情况。

2.电子邮件营销中的人工智能
人工智能在电子邮件营销中的应用体现在三个层面。