品牌营销人员的生成人工智能全包指南

生成式人工智能（Generative AI）备受关注，但它到底是什么？营销人员如何利用其潜力来创建和扩展相关的、个性化的、数据驱动的内容体验？

2022 年 11 月，人工智能聊天机器人和人类历史上增长最快的应用程序 ChatGPT 席卷了营销界，为内容创建、优化和分发带来了新的可能性。

从那时起，无数利用 GPT 和其他大型语言模型 (LLM) 的新工具承诺提高内容创建过程每一步的效率和有效性。

但生成式人工智能并不是一个可以让你的内容策略自动运行的神奇按钮。 它是一个强大的工具，如果正确应用，可以通过广泛的用例扩大内容营销的范围和相关性。

无论您是权衡生成式 AI 风险和收益的高管，还是考虑如何利用 AI 为负担过重的团队减轻负担的经验丰富的营销人员，本指南都将提供有价值的见解、最佳实践和现实示例，为您提供宝贵的见解、最佳实践和现实示例。方法。 让我们开始吧！

目录

了解生成式人工智能

• 什么是生成式人工智能？
• 营销人员如何利用生成式人工智能？
• 生成式人工智能会取代人类内容创作者吗？
• 生成式人工智能将如何影响客户行为？

生成式人工智能：优点和缺点

• 人工智能生成的内容有哪些好处？
• 生成式人工智能有哪些风险？

生成式人工智能和搜索

• 搜索引擎是否会惩罚人工智能生成的内容？
• 人工智能生成的内容对整体搜索引擎优化不利吗？
• 由于竞争对手可以更轻松地利用人工智能发布内容，我的排名是否会受到影响？
• 哪些搜索引擎使用生成式人工智能？
• 生成式人工智能驱动的搜索将如何影响我的内容排名和搜索点击率？
• 如何针对 Google 和 Bing 中的新搜索体验优化我的内容？

Skyword 的差异

• Skyword如何利用AI技术提高内容创作效率，同时又不影响品牌或质量完整性？
• 什么是内容雾化？
• Skyword 与 ChatGPT 有何不同？
• Skyword 如何降低与生成型人工智能相关的风险？

了解生成式人工智能

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是人工智能的一个子集。 这是一种机器学习，其中算法从现有内容（文本、图像、音频等）中“学习”，并使用这些学习内容自主创建新内容。

更先进的生成式人工智能模型，例如 Open.ai 的 GPT 和 Google 的 Imagen，旨在根据用户基于文本的指令（又称提示）生成书面文本、图像、音频和其他类型的内容。 有了正确的训练数据和正确的提示，这些模型输出的创造力和连贯性可以与人类创造者相媲美。

营销人员如何利用生成式人工智能？

在营销中使用人工智能的方法有很多。 一些用例包括：

内容策划

生成式人工智能可以分析博客文章、书籍、社交媒体帖子或对话等源材料中的文本，以识别常见或相关的主题和主题。 然后可以提示模型提出内容开发的可能方向或想法。

例子：

头脑风暴- 获取采访记录并使用人工智能生成主题列表，以便根据采访在内容片段中进行探索。

大纲- 选取一个已确定的主题，并使用 AI 概述子主题或要在内容中解决的要点。

市场研究- 进行受众调查研究并要求人工智能识别常见模式或主题。 使用这些信息来制定您的内容策略。

创作者赋能

生成式人工智能可以合成文本并理解不同的风格和编辑提示。 这使得它成为一个强大的工具，可以将非结构化的想法或大纲组织成有意义的文本，快速生成和迭代草稿，并确保最终副本在语法上正确且流畅。

例子：

草稿- 记下笔记或主题想法，并使用人工智能生成句子作为文章的基础。 编辑和修改生成的文本以创建更精美的作品。

编辑- 采用现有副本并提示人工智能通过建议同义词或要求以某种方式重新表述内容来改进它。

优化和扩展输出

由于生成式人工智能模型可以区分内容格式、解释角色并模仿各种写作风格，因此它们可以帮助快速重新格式化内容以进行跨渠道推广或为死记硬背的文案任务生成新内容。

例子：

个性化- 选取一段内容并使用人工智能来合并与所描述的受众相关的语言或主题。

迭代资产- 要求人工智能生成一条推文来宣传一篇文章或总结其相应登陆页面的白皮书中最重要的要点。

促销、广告和 CTA 文案- 要求 AI 读取特定文本或文本数据组合，并根据源材料生成广告文案、促销文案或 CTA 建议。

优化- 采用现有文章并使用 AI 合并您提供的特定关键字或事实。 提示人工智能修改或微调语言，以提高可读性、参与度和转化率。

全球化内容- 创建一段内容并使用人工智能将其翻译成多种语言，以覆盖更广泛的受众并加快上市时间。

品牌和设计

一些生成式人工智能模型可以通过提供创意帮助、产生新颖的想法和简化设计流程，在品牌和设计中发挥重要作用。

例子：

A/B 测试- 自动创建登陆页面、电子邮件模板或网站布局的设计变体。 同时测试多个选项，收集用户交互数据，并利用最有效的设计元素。

图像生成和选择- 拍摄一篇文章并使用 AI 从特定数据库中选择一个或多个图像以伴随副本。

徽标和视觉形象创建- 将您所需的参数或风格偏好输入人工智能模型，以生成一系列与您的品牌形象相符的徽标设计、调色板、版式选项和其他视觉元素。

语气- 在现有品牌传播和文本内容的广泛数据集上训练人工智能模型，以确保它们学习并复制您品牌的首选语气、风格和语言，为每个渠道创建一致的品牌文案。

生成式人工智能会取代人类内容创作者吗？

目前存在的生成式人工智能不够可靠，也不具备完全取代人类创造者所需的批判性和创造性思维。 为了有效地扩展规模，同时保持客户期望的质量，您需要在结构化环境中部署人工智能，并在此过程中结合人类的洞察力和监督。

人类专家为内容添加了宝贵的专业知识和观点。 人工智能模型不具备开发独特模式和见解、反思复杂主题、发现新事实或整合真实个人经验的能力。 正因为如此，品牌应该利用人工智能来增强人类创造力，而不是取代它。

然而，借助正确的人工智能工具包，您可以节省团队和创作者执行摘要、迭代和定制等任务的时间，使他们能够更快地制作和发布高质量的内容。

生成式人工智能将如何影响客户行为？

如果您担心人工智能生成的内容对品牌信任的潜在影响，那么您并不孤单。 根据历史证据，随着更多人工智能生成的内容变得普遍，可能会出现一些结果：

1. 随着在线低质量“机器人”内容数量的增加，以及浏览器和平台采用人工智能检测和警告工具来防止滥用和错误信息的传播，对品牌营销的信任可能会下降。
2. 消费者将期望获得更加相关、定制和便捷的内容体验。 随着买家习惯于触手可及的超相关信息，体验质量将在购买决策中发挥更重要的作用。
3. 买家可以更多地依赖人工推荐、故事和客户评价。 有些人甚至可能放弃传统的数字平台，转而寻找因消费者不信任而出现的“经过验证的人”来源。
4. 随着对话式人工智能嵌入到更多平台和设备中，消费者将更加依赖其便利性，从而减少在独立、跨平台研究上的投入。

因此，关注人工智能如何大规模提高质量和定制化至关重要，而不是将技术视为成本/数量的游戏。

寻找了解该技术和您的用例的供应商，他们可以有效、负责任地应用该技术，并代表您管理和减轻任何风险。 这种方法将帮助您保持高质量的内容标准，同时将人工智能作为内容创建过程中的有用工具。

生成式人工智能：优点和缺点

随着 ChatGPT 的公开发布，人们对生成式 AI 的兴趣猛增。 但在使用该技术之前，营销人员必须了解使用人工智能进行内容创建所带来的风险和限制。

人工智能生成的内容有哪些好处？

人工智能模型提供了一种高效且经济高效的方式来扩展内容创建。

超过一半的营销人员 (62%) 表示他们已经投资于人工智能 (AI) 的力量。 - Salesforce 营销状况，第 8 版，2023 年

人工智能写作工具可以针对不同受众定制个性化内容，生成多种语言的内容，并在几秒钟内创建初始草稿或大纲，从而使人类作家能够专注于更复杂和更具创造性的任务，例如编辑和精炼。

这只是冰山一角。

生成式人工智能有哪些风险？

LLM（例如为 ChatGPT 提供支持的 GPT）具有基本限制，如果不加以解决，可能会带来重大的安全和声誉风险。 原因如下：

1. 他们编造事实并将其呈现为确信无疑的事实。 由于模型在创建新内容时可利用的训练数据有限，因此众所周知，它们会捏造信息或“产生幻觉”——用看似合理但不真实的断言来回答问题。 同样，训练数据中固有的偏见和不准确可能会导致模型强化偏见、偏见和错误信息。 传播错误信息，即使是由于人工智能的疏忽使用而无意中传播的，也可能给您的品牌带来灾难性的后果。 对于医疗保健或金融等受到严格监管的行业来说尤其如此，监管机构可以对这些行业实施公开谴责和罚款。
2. 它们存在知识产权 (IP) 风险。 人工智能内容生成器不引用来源。 发布他们生成的完整信息可能会让您面临版权、商标或专利侵权。 此外，将品牌的知识产权或敏感数据输入到开放托管的应用程序中可以将该信息公开给其他用户并存储在人工智能的训练数据中。
3. 该算法无法像人类一样运用批判性思维、同理心和现实生活经验。 因此，它不是预测、建议或建议的可靠来源。 预测人工智能模型是存在的，但它们涉及不同类型的机器学习。
4. 从网络安全的角度来看，人工智能工具很容易受到黑客攻击和滥用。 一名安全研究人员只花了几个小时就破解了 GPT-4。 他设计了绕过 OpenAI 安全性的提示，并快速训练模型来创建网络钓鱼电子邮件和其他不当内容。 保护人工智能系统免受此类恶意利用是一项持续的挑战。
5. 默认情况下，您的专有信息并不安全。 当你将私人信息输入生成人工智能技术时，你就向公共领域开放了这些知识。 对人工智能系统使用的敏感数据的不当处理或未经授权的访问可能会导致隐私泄露和个人信息的滥用。

生成式人工智能和搜索

在了解生成式人工智能对搜索引擎优化 (SEO) 的影响时，需要考虑两个方面。 首先，采用生成式人工智能进行内容创作会产生什么后果？ 其次，当搜索引擎算法和搜索引擎结果页面（SERP）融入生成式人工智能时会发生什么？

在本节中，我将对两者进行解压。

搜索引擎是否会惩罚人工智能生成的内容？

从表面上看，没有。 谷歌和必应都明确表示，人工智能是否生成内容并不是影响排名的因素。

搜索算法确实继续优先考虑满足用户需求的高质量内容，同时贬低为 SERP 编写的低质量、以关键字为中心的内容。 仅由人工智能生成的材料通常属于低质量类别，包含幻觉的事实、非原创的想法以及经常重复的机器人写作风格。

人工智能生成的在线内容量也将提高 SERP 排名所需的标准。

考虑到所有因素，最好优先创建专家、原创和以用户为中心的内容，以使您的品牌从与之索引的大量听起来相似的信息中脱颖而出。

继续遵循 Google 的 EEAT 搜索质量评估指南将帮助您提高页面质量分数和排名：

资料来源：法乔。

人工智能生成的内容对整体搜索引擎优化不利吗？

如上所述，尽管使用人工智能创建内容不会直接影响您的搜索排名，但使用人工智能工具从头开始创建内容可能会使质量排名面临风险。

造成这种情况的原因有几个，包括：

1. 人工智能系统经常产生通用的、不准确的内容。 人工智能模型必须提取的信息仅限于它们经过训练的数据。 因此，他们很容易捏造事实并重复常见的建议。 鉴于这些限制，在发布人工智能生成的内容时，使用人工编辑监督和广泛的事实检查至关重要。
2. 随着生成式人工智能越来越受欢迎，重复内容的风险也随之增加。 让 ChatGPT 或 Bard 多次回答同一问题，您会注意到算法每次都会生成听起来相似的文本。 如果成千上万的人提交类似的查询并在他们的在线内容中发布文本，那么你就会陷入灾难。 搜索引擎会检测各个 URL 内容的相似性，并将其归类为非原创，从而对您的搜索排名产生负面影响。
3. 纯人工智能生成的内容不受版权保护。 但由人类创建并由人工智能编辑或优化的内容可以。 您可以参考美国版权局的最新指南以了解更多信息。

由于竞争对手可以更轻松地利用人工智能发布内容，我的排名是否会受到影响？

据 Gartner 称，到 2025 年，大型组织的出站营销信息中将有 30% 由人工智能生成并经过人工增强。这一数字高于 2022 年的不到 2%。

人工智能生成内容的日益普及将不可避免地加剧搜索结果排名的竞争。 为了提高搜索可见度，您必须通过符合专业知识、原创性、实用性、覆盖深度和广度的内容，以及卓越的用户体验和元数据结构，使您的品牌在竞争中脱颖而出。

哪些搜索引擎使用生成式人工智能？

目前，谷歌和必应在其算法和 SERP 上的对话式搜索模型中利用生成式人工智能。

搜索者可以通过 Google 搜索实验室访问 Google 的测试版搜索生成体验 (SGE)。 它由各种 LLM 提供支持，包括 LaMDA（对话应用程序语言模型）和 PaLM 2（Pathways 语言模型 2）——与该公司新的对话聊天服务 Bard 提供相同的核心语言模型。

任何人都可以通过 Microsoft Edge 浏览器使用 Bing 全新的人工智能生成搜索体验。 它运行在 Microsoft 和 Open.ai 的各种 AI 模型上。 其 SERP 上提供的 Bing 聊天模块由 GPT 提供支持。

生成式人工智能驱动的搜索将如何影响我的内容排名和搜索点击率？

最受欢迎的搜索平台 Google 和 Bing 推出了四项新的搜索功能，这些功能将极大地影响未来的 SERP 和 CTR。 这些包括：

1. 1. 包含主题专家 (SME) 内容的快照轮播- “零位”已被 AI 生成的答案和基于 Google SGE 中人工智能驱动的 SERP 的当前构建的具有最多有机点击的来源轮播所取代。 这些来源位于答案的右侧，如下例所示：

      

      随着人工智能取代零位置，品牌可以预期特色片段的点击率会下降。 由于位置零不再由单一来源拥有，您的目标应该是成为经常引用的来源，出现在 SME 轮播中以及尽可能多地出现在 SERP 上的其他位置。

      下面关于调整内容策略以适应新的人工智能搜索体验的提示可以帮助您实现这一目标。

   2. 更具规范性的内容建议- 谷歌和必应还修改了位置零下方的部分，以使用户在其搜索平台上停留更长时间。 该区域现在提供更具规范性的内容推荐，包括解决热门后续问题的页面、涵盖相关主题的页面以及其他深入建议。 与之前的列表视图相比，新的布局为品牌创造了更多获得有价值的 SERP 空间的机会。 为了充分利用它，策略性地将您的内容集中到长格式的支柱页面中，这些页面广泛涵盖主题以及相关的子主题内容，这些子主题内容更深入地探讨衍生问题和建议。 为了获得优势，请使用您已经建立权威的主题，并投入充足的时间来理解目标受众使用的特定查询语言，以进一步探索这些主题。
   3. 嵌入式对话界面- Google 和 Bing 都直接在 SERP 上引入了对话界面，使用户能够进行连续对话，而无需生成新搜索或在浏览器中的不同 SERP 之间导航。 这种交互式格式允许用户提出后续问题、探索结果并通过更具对话性的体验无缝获取信息。 此更改增加了用户直接在搜索平台上获取信息的可能性，而不是从为回答其特定查询而编写和优化的内容中获取信息。 但由于 SERP 和对话界面将继续建议相关的网络链接选项，因此它也为您的品牌提供了更多机会出现在搜索结果中，即使在单个会话中也是如此。
   4. 强调实体- 实体是高级搜索算法用于对具有相似属性的事物进行分组的类别。 想想人、地点、物体等。虽然搜索引擎以前依靠关键字密度和接近度来衡量内容相关性，但现代搜索体验分析实体以了解不同网页和域之间的联系，并提供更准确和意图感知的结果。 考虑以下：

在 Google 上搜索“烤箱清洁剂”和“如何清洁烤箱”，您会得到截然不同的结果。 这是因为用户表达查询的不同方式表明了他们的意图。 在这种情况下，用户在谷歌上搜索“烤箱清洁剂”是想购买一些东西，而用户查询“如何清洁我的烤箱”是在寻找信息。

从现在开始，为了在 SERP 上获得良好的排名，您需要将策略从关键字转变为识别和理解查询背后的意图，并创建满足目标受众希望实现的目标的内容。 在大规模采用人工智能驱动的搜索之前，立即调整您的内容策略，将确保您可以提高新的 Google 和 Bing 搜索体验中的 SERP 可见性。

如何针对 Google 和 Bing 中的新搜索体验优化我的内容？

遵循以下最佳实践来帮助您的品牌取得成功：

1. 采用内容集群策略- 关注核心主题、子主题和后续问题，构建相互关联的内容网络。 这样做将向搜索引擎发出更大的主题权威，并让您在新的 SERP 上获得更多的位置。
2. 优化您的内容以提高参与度- 提高性能指标，例如网站停留时间和访问的页面，以提高您的搜索排名。 您可以通过确保内容足够引人注目来让访问者留在您的网站上来做到这一点。
3. 扩展中小企业内容- 创建常青的中小企业内容，例如网络研讨会、播客和演示视频。 将其重新用于博客、清单和解释视频中，以放大您的信息。 利用外部中小企业来推动更多 SEO 收益。
4. 提升您的用户体验- 注意页面加载速度、移动响应能力以及多格式嵌入内容的性能，以超越竞争对手。
5. 创建可访问的多格式内容- 整合各种内容格式以吸引更广泛的受众并提高 Google 和 Bing 的图像、购物和视频平台的可见度。
6. 专注于长尾对话式搜索- 使用自然语言并针对特定的用户意图而不是广泛的关键字。
7. 从以关键字为中心转变为实体感知- 使用搜索引擎算法识别、分类和对齐网页上的相关实体，以在搜索结果中排名更高。

Skyword 的差异

作为一家专注于利用专家人才和尖端技术帮助品牌推动增长的内容营销公司，Skyword 具有独特的优势，可以帮助客户安全有效地将生成式人工智能纳入其内容营销计划。 这就是为什么我们推出 ATOMM——针对有针对性的、原创的、多渠道营销的原子化。

在本节中，我将深入探讨我们新的人工智能内容营销引擎的作用、它如何使营销人员受益，以及为什么它可以减轻与 ChatGPT 等主流生成人工智能工具相关的风险。

Skyword如何利用AI技术提高内容创作效率，同时又不影响品牌质量或诚信度？

ATOMM 由最新的 GPT 模型提供支持，可以有效地分析我们的主题专家网络创建的内容并将其分解为针对每个目标角色和渠道定制的各种“新”内容资产。

从博客文章到社交媒体帖子，再到信息图表和本地化翻译，Skyword 的内容原子化工具可为您创建大规模提供个性化和品牌内容体验所需的资产。

ATOMM如何运作？

ATOMM 利用为特定内容营销用例（例如电子邮件、博客和新闻通讯创建）创建的庞大模板库。 这些模板根据您品牌的独特声音、受众和格式要求进行校准，无需前端用户提示。 借助 ATOMM，您的品牌可以战略性地将一项内容改编为针对不同渠道和受众的多个版本，从而立即增加消息传递的影响力和相关性。

Skyword360中的内容雾化过程只需三个步骤：

1. 选择您的角色- 在 Skyword360 中存储有关您的品牌目标受众的详细信息，ATOMM 将根据每个受众的独特描述符自动调整背景和风格。
2. 创建内容包- 确定您想要改编的原始人工创建资产、您希望其适应的受众以及您想要生成的内容类型。
3. 生成新内容- ATOMM 会在几秒钟（而不是几天或几周）内自动分析您的源内容并生成新的自定义资产，以供人工审核。

有什么好处？

在 Skyword360 中利用 ATOMM 的营销人员：

1. 节省内容创建的时间和金钱- 从一份内容快速生成更多资产，并在此过程中加快上市时间。
2. 满足搜索引擎的质量内容标准- 使用为您的目标角色编写并由专家编辑审核的尖端人工智能来调整原始的、人工生成的内容。
3. 轻松扩展定制体验的交付- 只需单击按钮即可为不同受众定制内容，并将资产分配到不同的渠道，以立即提高您的影响力和相关性。

什么是内容雾化？

内容原子化是指将锚定内容分解为更小、更集中的资产（通常采用不同的格式），以覆盖更广泛的受众并最大限度地发挥其影响力。

想象一下，以一场网络研讨会为例，提取并重新利用关键想法和信息来创建多个独立的资产，例如清单、社交短视频片段和博客文章。

优先考虑内容原子化的营销人员认识到，不同的人对于如何消费信息有不同的偏好。 原子化使您能够满足这些偏好，同时跨多个渠道和角色有效地扩展内容制作。

好处包括：

1. 扩大覆盖范围- 将内容重新调整为不同的格式并通过各种渠道分发，可以让您覆盖更广泛的受众并提高品牌知名度。
2. 提高参与度- 迎合不同的角色、偏好和消费习惯可以提高用户参与度。
3. 时间和资源效率- 原子化允许您利用现有内容并使其适应不同的格式，而不是从头开始创建新内容，从而节省创建、审查和协调衍生资产的宝贵时间。
4. 优质搜索排名- 雾化内容使您可以针对同一主题定位更多长尾查询，以提高权威性，通过满足用户偏好的内容格式增强用户体验，并链接资产以帮助搜索引擎更好地理解您的内容之间的关系件并改善搜索位置。
5. 一致的品牌信息——内容原子化提供了强化关键信息并在不同资产、渠道和接触点保持一致品牌声音的机会。

Skyword 的 ATOMM 与 ChatGPT 有何不同？

ChatGPT 是一款开放托管的人工智能应用程序，用户可以直接与之交互，通过基于文本的提示从头开始生成内容。 这种非结构化环境允许用户利用 GPT 模型来实现广泛的文本生成用例。

相反，Skyword 的人工智能内容营销引擎 ATOMM 是集成到 Skyword 安全企业级平台 Skyword360 中的工具。 ATOMM 利用品牌定制的内容模板库，根据不同的受众、格式和渠道进行调整，从而有效地扩展原始的、人工生成的内容。 内容生成，无需即时编写。

ChatGPT 利用一组有限的训练数据来生成内容，不引用来源，并且在其输出中伪造事实、统计数据和引用。 如果没有广泛的事实核查和人工监督（这会降低效率），品牌就无法确保应用程序生成的内容的质量和准确性。

ATOMM 的输出源自原始、高质量的源材料，并由人工编辑审核。 因此，我们的人工智能生成的内容保留了满足竞争品牌和客户标准所需的原创性、深度和准确性。 品牌可以获得人工智能可扩展性的所有好处，而无需承担声誉风险。

ChatGPT 等开放应用程序可以存储界面中共享的任何信息，并将其用作持续的训练数据。 由于 ATOMM 通过安全 API 接入人工智能模型，因此不会保存、提取或使用品牌数据来训练其法学硕士。

Skyword 如何降低与生成型人工智能相关的风险？

ATOMM 原子化的每一条内容都会经过语法、风格和抄袭文本的自动检查。 接下来，Skyword 完成内部编辑审核，以节省您的团队时间，同时维护您的品牌声誉。 最后，我们的安全 API 可保证您品牌的数据保密——它永远不会在人工智能训练模型中存储、暴露或使用。

此外，根据美国版权局的最新指导，主要由人工智能生成的内容不受版权保护。 相比之下，主要由人类生成并由人工智能改编的内容有资格获得版权。 由于 ATOMM 会针对不同的受众和渠道调整人工生成的内容，因此该工具生成的任何内容都合法地归您的品牌“所有”。

现代营销人员必须负责任地利用生成人工智能的力量来扩大内容创作并保持竞争力。 通过将人工智能作为与人类创造力相结合的支持工具，品牌可以取得卓越的成果，并在人工智能驱动的内容营销不断发展的格局中脱颖而出。 订阅我们的博客“内容标准”，以获取发送到您收件箱的最新生成人工智能和内容营销更新。