这种生成式人工智能的演进使营销内容开发更加高效。它还能降低客户获 手机号码数据 成本 (CAC)，而这正是每位首席营销官 (CMO) 实现“少花钱多办事”的黄金秘诀。如果内容营销预算占到 30%，那么节省下来的资金可以重新分配到其他领域。如果做得好，内容质量也会提升。
最重要的问题依然存在：我们能相信生成式人工智能能够提供符合新闻标准和可信度的引文和来 设置你的谷歌广告系列以及如何在谷歌上投放广告 源吗？并不完全是。
为了支持更低的获客成本 (CAC)，所有渠道的转化率都可以提高，而这一切都基于高度个性化。更高的营销效率应该会带来更多的收入和增长，对吗？如果不是，你的方法对吗？现实世界的例子表明，许多流程的营销效率可以提高三倍，其他流程甚至可以提高十倍。
再次强调，这些并非空谈——截至2024年——市场已经证明了这一点。它只是尚未被广泛知晓和成为主流。生成式人工智能仍然非常新。只有创新者在推动它的发展，或许还有一些早期采用者。
创新比基本的运营改进需要更多资源。但是，“观望”的态度意味着你将落 西班牙比特币数据库 后。落后者会遇到麻烦，就像Netflix用“普通”的人工智能击败Blockbuster一样。
深入挖掘：营销人员如何超越人工智能的随机行为以及为什么他们应该
快速设计和微语言模型：“敏捷+生成式人工智能”的关键
您需要对生成式人工智能有基本的了解，尤其是在提示设计和微语言模型方面。从概念上讲，微语言模型类似于您随提示上传的附件。
快速设计 vs. 快速工程
过去两年，快速工程在工程师和程序员中“风靡一时”。媒体界大肆宣扬这是最抢手的职业。它究竟是什么呢？
打个比方，网站设计不同于使用 JavaScript、HTML 和 CSS 的网站工程。同样，快速设计也不同于快速工程。无论如何，设计和工程（或编码）可以重叠。快速工程师会用 Python 和英语编写“代码”来解决问题。然而，商务人士会“用英语写提示”，并在需要代码时向工程师提出需求。
无论如何，提示符的设计都应该像代码一样对待，因为提示符中的文字很重要。即使是对提示符（用英语编写）进行微小的更改，也会产生截然不同的输出。如果您想在不同情况下重复使用提示符，同时避免工程成本，这一点尤其重要。
编写简单的提示设计与复杂的提示设计
输入几个问题或句子是一个非常基本的提示。任何人都可以做到。然而，一个提示可以是三页、五页甚至十页的文字——甚至更多。
再说一遍，这不一定非要由工程师来创建或实现。“普通人”也可以学习编写复杂的提示。他们只需要具备技术思维和良好的写作能力。简单的提示就能显著提高工作效率。我们都玩过 ChatGPT。
然而，更复杂的提示可以显著增强输出效果。对于复杂的提示，版本控制和文件管理至关重要，因为其措辞功能类似于代码。此外，重复使用提示对于提高效率至关重要；您肯定不想每次需要生成输出时都从头编写一个新的提示。
