生成式 AI或Gen AI改變了行銷格局，突破了人類想像的界限。ChatGPT和DALL-E等工具展示了這項創新技術，它專注於內容創建，而不僅僅是 行銷領域的人工智慧 分析，涵蓋文字、設計、音樂、音訊和視訊。
其核心是，生成式人工智慧採用在廣泛資料集上訓練的深度學習模型，能夠以非常類似於人類的方式執行各種任務。
生成式人工智慧展示了更廣泛的功能，允許使用者輸入文字提示並產生反映訓練資料的獨特內容。
2. 重要統計數據
以下是一些有趣的統計數據，顯示了它們的採用率和實施率：
- 90%使用人工智慧的行銷人員發現它對於內容創作非常有效。 （圖片來源：HubSpot）
- 內容創作者使用 AI 每週可以節省5 小時以上的時間。 （資料來源：VentureBeat）
- 85%的行銷人工智慧用戶利用它來獲取個人化內容。 （圖片來源：凱捷）
- 德勤 巴拿馬 電話號碼數據 報告稱， 82%的早期人工智慧採用者實現了財務回報。
- Forrester 預測，到 2023 年底，財富 500 強公司中有10%將利用人工智慧創造內容。
生成式人工智慧為行銷領域帶來了許多好處，徹底改變了廣告和促銷策略。
3. Gen AI在行銷上的優勢
- 提高效率和生產力：生成式人工智慧透過自動化日常任務來簡化行銷流程，使行銷人員能夠專注於策略和創意方面。這種自動化不僅增強了客製化內容的創建，而且消除了可能影響資料品質的人為錯誤。這可以優化行銷工作、改善行銷活動並提高受眾定位效率。
- 增強客戶參與度和滿意度：產生式人工智慧分析數據以深入了解客戶行為和偏好，使行銷人員能夠相應地調整策略。這項技術有助於個人化推薦、有針對性的廣告和互動體驗，促進與客戶更深入的聯繫，最終提高滿意度。
- 具有成本效益的行銷策略：生成式人工智慧的整合使行銷人員能夠自動化和優化各種行銷活動元素，減少對體力勞動的依賴並簡化流程。這種自動化不僅節省了時間，還降低了與傳統行銷方法相關的成本。
- 持續學習能力：生成式人工智慧演算法透過從不斷擴展的資料集中學習，隨著時間的推移而發展和改進。不斷接觸用戶互動和反饋使這些人工智慧系統能夠增強其理解力和適應性。這種持續學習確保人工智慧能夠隨著客戶需求的發展而提供更準確和個人化的解決方案。
麥肯錫的一項調查顯示，90%的行銷領導者預計未來兩年生成式人工智慧工具的使用將激增。
在策略中採用人工智慧的公司有望獲得顯著的收益，包括增強創新、數據驅動的決策、簡化產品開發、個人化客戶體驗以及提高時間和成本效率。
4. Gen AI 的用例
在所有大肆宣傳的生成式人工智慧用例中，以下是最實用、最有影響力的用例，它們正在重塑產業並帶來實際的成果。
生成式人工智慧透過解決文字、圖像和影片製作問題，徹底改變了內容創作。由人工智慧支援的自動化工具現在可以產生引人入勝且相關的內容，從而減少創造性任務所需的手動工作。這不僅加速了內容創建，還提高了品質和一致性。
大多數早期採用者剛開始挖掘 Gen AI 作為內容協作者的潛力。雖然這些公司報告 Gen AI 參與了46% 內容的開發，但78% 如何利用觸發式電子郵件來產生潛在客戶 的行銷人員認為 AI是內容創作的「遊戲規則改變者」。
大多數人表示，他們專注於使用技術來改 行銷領域的人工智慧 進和調整行銷內容，而不是產生複雜或完整的內容。
可以探索用於內容生成的工具有：
1. 圖像：
DALL-E 2：根據文字描述建立超現實圖像。
MidJourney：生成藝術圖像和視覺概念。
Synthesia：使用與文字口型同步的 AI 頭像創建逼真的影片。
2. 影片生成：
Runway：文字到影片模型 Gen-2，允許使用者根據提示建立影片（有時使用您的圖像）。
Synthesia：另一個文字轉影片平台，可讓您快速建立高品質的 AI 影片內容。
3. 音樂生成：
Audiocraft： Audiocraft由Meta AI開發，為各種音樂生成任務提供開源程式碼和模型。
Veed： Veed 主要專注於影片編輯，但提供獨特的「音樂製作」功能，使用人工智慧為您的影片產生免版稅的背景音樂。
搜尋引擎優化
在數位時代，YouTube、Facebook 和 Instagram 等平台上的有機內容分發對於行銷成功至關重要。由機器學習提供支援的生成式人工智慧可根據受眾偏好創建獨特且引人入勝的材料，幫助行銷人員優化內容策略。該技術簡化了內容創建，包括文章和產品描述，節省了時間和資源。
生成式人工智慧擅長關鍵字研究，辨識相關關鍵字以進行策略內容優化。
人工智慧可以識別長尾關鍵字 日本數據 並分析搜尋意圖，從而提高關鍵字定位的準確性（Semrush，2023）。
透過全面分析確定可以從人工智慧實施中受益的領域是釋放該技術全部潛力的關鍵。
70% 的 SEO 專家認為 Google 的演算法現在可以偵測人工智慧產生的內容（搜尋引擎雜誌，2023 年）
關鍵字研究：
人工智慧平台分析大量數據，包括搜尋 行銷領域的人工智慧 趨勢、使用者行為和競爭對手策略，以確定最有影響力的關鍵字進行最佳化。
競爭對手分析：
生成式人工智慧有助於分析競爭對手的優勢和劣勢，提供見解以完善您的 SEO 策略並獲得競爭優勢。
績效追蹤：
人工智慧工具可以分析大量數據，為數據驅動的決策和優化 SEO 策略提供全面的報告和可行的建議。