即使數據也無法告訴你你的想法是否正確。如果你喜歡最近上映的動作間諜電影《阿蓋爾》，那麼數據——票房、影評人和觀眾評論——會告訴你你錯了。但如果你回答“但是亨利•卡維爾”，你就沒有錯。 現在，第二個問題：如果您正在嘗試使用生成式人工智慧來創建行銷內容，您認為您會獲得持續有價值的結果、不錯但不是很好的結果還是糟糕的結果？ 我最近向一些觀眾提出了這個問題，大多數人都選擇了中間值——一貫不錯，但不是很好。
然而，無論你的答案如何，我都知道一件事。你們都錯了。你一切都好。 這都是視角問題。所有的行銷內容就像一部電影。感動你的不一定能感動我。數據可能表明你的內容是成功的，但個的。 生成式人工智 波蘭 WhatsApp 號碼數據 慧陷入不確定性與懷疑之間 最近的一次談話涉及一家銀行與一家人工智慧公司接洽，該公司希望在 500 個用例中應用大型語言模型。 是的，他們被困住了。 我發現這種趨勢很普遍。
各種規模的公司都在尋找生成式人工智慧的正確用途。領導層給團隊施加了極大的壓力，要求他們從生成式人工智慧中「找到效率」和「有用性」。它是如此新穎、如此創新；你一定可以用它做點什麼。 每次點擊社群媒體、播客節目、網路研討會或行業活動都會發現生成式人工智慧的用途。要跟上所有的可能性是很困難的，因為每天都會有人想出一些你沒有做的事情。 但生成式人工智慧能為行銷人員服務嗎？ 它不是。 |
