解讀營銷中傳統AI與GenAI的差異
GenAI vs. 傳統AI：了解傳統AI如何處理預測和自動化等任務，而GenAI則在創意內容和營銷活動策略中表現出色。
營銷人員的知識：發現為什么營銷人員需要更好地理解GenAI，以充分利用其潛力并應對數據安全和倫理問題。
如果你讓普通人分別舉一個GenAI和傳統AI的使用案例，他們可能無法做到——尤其是后者。令人驚訝的是，許多營銷人員可能也無法區分這兩者。
為什么會這樣?
盡管GenAI已經成為新聞熱點，但人們普遍缺乏對它的教育和理解。根據Coleman Parkes關于GenAI在市場營銷中使用情況的最新研究發現，95%的高級市場管理人員并不理解GenAI及其對企業的潛在影響。
讓我們跳過炒作，深入探討GenAI與傳統AI的區別，以及這兩者在市場營銷中可以實現的功能。
GenAI vs. 傳統AI：用戶體驗領導者需關注的主要區別
GenAI與傳統AI的主要區別是什么?為什么企業需要同時掌握這兩者?簡單來說，傳統的人工智能是創建能夠執行通常需要人類智能的任務的機器的廣泛領域。
傳統AI的組成部分
傳統AI包含三個主要組成部分：
- 機器學習(ML)：這些模型和算法使用數據學習和理解模式和行為，從而能夠進行預測或做出決策。
- 自然語言：這是處理(自然語言處理，NLP)、理解(自然語言理解，NLU)和生成(自然語言生成，NLG)人類語言的能力，數據以文本或音頻的形式提供。
- 計算機視覺：這是計算機收集、處理和理解來自外部環境的視覺信息(如圖像和照片)的能力。
GenAI是傳統AI的一個子集，專注于生成新內容，而不僅僅是分析數據。雖然GenAI在市場營銷中最為人熟知的是內容創作，但它還有其他用途，包括數據探索與總結、營銷活動和旅程創建、動態定價優化、對話式營銷、客戶旅程映射、市場研究、趨勢分析和搜索引擎優化。
GenAI的組成部分
GenAI作為一項技術有兩個主要組成部分：
- 生成對抗網絡(GANs)：這是一個框架，其中兩個神經網絡相互競爭以生成新內容。
- Transformer模型：這些模型通過處理句子中每個詞與其他詞的關系，來改善對上下文的理解并生成文本。
傳統AI專注于使用數據和分析完成任務、進行預測和提供決策信息，而GenAI則專注于創造力、總結和內容生成。AI使用算法來處理數據，而GenAI則通過神經網絡進行創意輸出。
由于這些差異，我們看到AI廣泛應用于自動化、分析、決策、學習和流程優化，而GenAI目前主要應用于藝術、媒體生成和創意行業——至少目前如此。
塑造傳統AI與GenAI的未來客戶互動
隨著傳統AI和GenAI在社會中的進步和普及，它們將在日常客戶互動實踐中產生更大的影響。從營銷技術(martech)的角度來看，軟件可能會發展到只需要一個人類生成的簡短營銷方案，結合AI和GenAI的力量，完成后續的戰略、受眾、旅程、內容和激活規則的創建。
然而，在我們達到這一點之前，營銷人員需要深入學習GenAI。之前提到的Coleman Parkes研究發現，營銷人員對GenAI使用的主要擔憂是數據安全和隱私，其次是倫理問題、偏見、準確性、消費者信任和內部信任。通過培訓，營銷人員可以學習如何負責任地使用GenAI，從而緩解部分這些擔憂。
在GenAI與傳統AI的問題上，兩者并無勝負之分。兩者都是贏家!我們可以期待一個傳統AI和GenAI更緊密集成的世界，它們將共同提升各種應用和使用場景中的創造力和功能性。
