品牌行銷人員的生成人工智慧全包指南

生成式人工智慧（Generative AI）備受關注，但它到底是什麼？行銷人員如何利用其潛力來創建和擴展相關的、個人化的、數據驅動的內容體驗？

2022 年 11 月，人工智慧聊天機器人和人類歷史上成長最快的應用程式 ChatGPT 席捲了行銷界，為內容創建、優化和分發帶來了新的可能性。

從那時起，無數利用 GPT 和其他大型語言模型 (LLM) 的新工具承諾提高內容創建過程中每一步的效率和有效性。

但生成式人工智慧並不是一個可以讓你的內容策略自動運行的神奇按鈕。 它是一個強大的工具，如果正確應用，可以透過廣泛的用例擴大內容行銷的範圍和相關性。

無論您是權衡生成式AI 風險和收益的高管，還是考慮如何利用AI 為負擔過重的團隊減輕負擔的經驗豐富的營銷人員，本指南都將提供寶貴的見解、最佳實踐和現實示例，為您提供寶貴的見解、最佳實踐和現實範例。方法。 讓我們開始吧！

目錄

了解生成式人工智慧

• 什麼是生成式人工智慧？
• 行銷人員如何利用生成式人工智慧？
• 生成式人工智慧會取代人類內容創作者嗎？
• 生成式人工智慧將如何影響客戶行為？

生成式人工智慧：優點和缺點

• 人工智慧生成的內容有哪些好處？
• 生成式人工智慧有哪些風險？

生成式人工智慧和搜尋

• 搜尋引擎是否會懲罰人工智慧生成的內容？
• 人工智慧產生的內容對整體搜尋引擎優化不利嗎？
• 由於競爭對手可以更輕鬆地利用人工智慧發佈內容，我的排名是否會受到影響？
• 哪些搜尋引擎使用生成式人工智慧？
• 生成式人工智慧驅動的搜尋將如何影響我的內容排名和搜尋點擊率？
• 如何針對 Google 和 Bing 中的新搜尋體驗優化我的內容？

Skyword 的差異

• Skyword如何運用AI技術提升內容創作效率，同時又不影響品牌或品質完整性？
• 什麼是內容霧化？
• Skyword 與 ChatGPT 有何不同？
• Skyword 如何降低生成型人工智慧相關的風險？

了解生成式人工智慧

什麼是生成式人工智慧？

生成式人工智慧是人工智慧的一個子集。 這是一種機器學習，其中演算法從現有內容（文字、圖像、音訊等）中“學習”，並使用這些學習內容自主創建新內容。

更先進的生成式人工智慧模型，例如 Open.ai 的 GPT 和 Google 的 Imagen，旨在根據使用者基於文字的指令（又稱提示）產生書面文字、圖像、音訊和其他類型的內容。 有了正確的訓練資料和正確的提示，這些模型輸出的創造力和連貫性可以與人類創造者相提並論。

行銷人員如何利用生成式人工智慧？

在行銷中使用人工智慧的方法有很多。 一些用例包括：

內容策劃

生成式人工智慧可以分析部落格文章、書籍、社交媒體貼文或對話等來源資料中的文本，以識別常見或相關的主題和主題。 然後可以提示模型提出內容開發的可能方向或想法。

例子：

腦力激盪- 取得訪談記錄並使用人工智慧產生主題列表，以便根據訪談在內容片段中進行探索。

大綱- 選取一個已確定的主題，並使用 AI 概述子主題或要在內容中解決的要點。

市場研究- 進行受眾調查研究並要求人工智慧識別常見模式或主題。 使用這些資訊來製定您的內容策略。

創作者賦能

生成式人工智慧可以合成文字並理解不同的風格和編輯提示。 這使得它成為一個強大的工具，可以將非結構化的想法或大綱組織成有意義的文本，快速生成和迭代草稿，並確保最終副本在語法上正確且流暢。

例子：

草稿- 記下筆記或主題想法，並使用人工智慧生成句子作為文章的基礎。 編輯和修改生成的文本以創建更精美的作品。

編輯- 採用現有副本並提示人工智慧透過建議同義詞或要求以某種方式重新表述內容來改進它。

最佳化和擴展輸出

由於生成式人工智慧模型可以區分內容格式、解釋角色並模仿各種寫作風格，因此它們可以幫助快速重新格式化內容以進行跨渠道推廣或為死記硬背的文案任務生成新內容。

例子：

個人化- 選取一段內容並使用人工智慧來合併與所描述的受眾相關的語言或主題。

迭代資產- 要求人工智慧產生一條推文來宣傳一篇文章或總結其相應登陸頁面的白皮書中最重要的要點。

促銷、廣告和 CTA 文案- 要求 AI 讀取特定文字或文字資料組合，並根據來源資料產生廣告文案、促銷文案或 CTA 建議。

優化- 採用現有文章並使用 AI 合併您提供的特定關鍵字或事實。 提示人工智慧修改或微調語言，以提高可讀性、參與度和轉換率。

全球化內容- 創建一段內容並使用人工智慧將其翻譯成多種語言，以覆蓋更廣泛的受眾並加快上市時間。

品牌和設計

一些生成式人工智慧模型可以透過提供創意幫助、產生新穎的想法和簡化設計流程，在品牌和設計中發揮重要作用。

例子：

A/B 測試- 自動建立登陸頁面、電子郵件範本或網站佈局的設計變體。 同時測試多個選項，收集使用者互動數據，並利用最有效的設計元素。

影像生成與選擇- 拍攝一篇文章並使用 AI 從特定資料庫中選擇一個或多個影像以伴隨副本。

標誌和視覺形象創建- 將您所需的參數或風格偏好輸入人工智慧模型，以產生一系列與您的品牌形象相符的標誌設計、調色板、版式選項和其他視覺元素。

語氣- 在現有品牌傳播和文字內容的廣泛資料集上訓練人工智慧模型，以確保它們學習並複製您品牌的首選語氣、風格和語言，為每個管道創建一致的品牌文案。

生成式人工智慧會取代人類內容創作者嗎？

目前存在的生成式人工智慧不夠可靠，也不具備完全取代人類創造者所需的批判性和創造性思維。 為了有效地擴展規模，同時保持客戶期望的質量，您需要在結構化環境中部署人工智慧，並在此過程中結合人類的洞察力和監督。

人類專家為內容添加了寶貴的專業知識和觀點。 人工智慧模型不具備發展獨特模式和見解、反思複雜主題、發現新事實或整合真實個人經驗的能力。 正因為如此，品牌應該利用人工智慧來增強人類創造力，而不是取代它。

然而，借助正確的人工智慧工具包，您可以節省團隊和創作者執行摘要、迭代和客製化等任務的時間，使他們能夠更快地製作和發布高品質的內容。

生成式人工智慧將如何影響客戶行為？

如果您擔心人工智慧產生的內容對品牌信任的潛在影響，那麼您並不孤單。 根據歷史證據，隨著更多人工智慧生成的內容變得普遍，可能會出現一些結果：

1. 隨著線上低品質「機器人」內容數量的增加，以及瀏覽器和平台採用人工智慧偵測和警告工具來防止濫用和錯誤訊息的傳播，對品牌行銷的信任可能會下降。
2. 消費者將期望獲得更相關、客製化和便利的內容體驗。 隨著買家習慣於觸手可及的超相關訊息，體驗品質將在購買決策中發揮更重要的作用。
3. 買家可以更依賴人工推薦、故事和客戶評價。 有些人甚至可能放棄傳統的數位平台，轉而尋找因消費者不信任而出現的「經過驗證的人」來源。
4. 隨著對話式人工智慧嵌入更多平台和裝置中，消費者將更加依賴其便利性，從而減少在獨立、跨平台研究上的投入。

因此，關注人工智慧如何大規模提高品質和客製化至關重要，而不是將技術視為成本/數量的遊戲。

尋找了解該技術和您的用例的供應商，他們可以有效、負責任地應用該技術，並代表您管理和減輕任何風險。 這種方法將幫助您維持高品質的內容標準，同時將人工智慧作為內容創建過程中的有用工具。

生成式人工智慧：優點和缺點

隨著 ChatGPT 的公開發布，人們對生成式 AI 的興趣激增。 但在使用該技術之前，行銷人員必須了解使用人工智慧進行內容創建所帶來的風險和限制。

人工智慧生成的內容有哪些好處？

人工智慧模型提供了一種高效且經濟高效的方式來擴展內容創建。

超過一半的行銷人員 (62%) 表示他們已經投資於人工智慧 (AI) 的力量。 - Salesforce 行銷狀況，第 8 版，2023 年

人工智慧寫作工具可以針對不同受眾客製化個人化內容，產生多種語言的內容，並在幾秒鐘內創建初始草稿或大綱，從而使人類作家能夠專注於更複雜和更具創造性的任務，例如編輯和精煉。

這只是冰山一角。

生成式人工智慧有哪些風險？

像為 ChatGPT 提供支援的 GPT 這樣的 LLM 具有基本的局限性，如果不加以解決，可能會帶來重大的安全和聲譽風險。 原因如下：

1. 他們編造事實並將其呈現為確信無疑的真理。 由於模型在創建新內容時可利用的訓練資料有限，因此眾所周知，它們會捏造資訊或「產生幻覺」——用看似合理但不真實的斷言來回答問題。 同樣，訓練資料中固有的偏見和不準確可能會導致模型強化偏見、偏見和錯誤訊息。 傳播錯誤訊息，即使是由於人工智慧的疏忽使用而無意中傳播的，也可能給您的品牌帶來災難性的後果。 對於醫療保健或金融等受到嚴格監管的行業來說尤其如此，監管機構可以對這些行業實施公開譴責和罰款。
2. 它們存在知識產權 (IP) 風險。 人工智慧內容產生器不引用來源。 發布他們產生的完整資訊可能會讓您面臨版權、商標或專利侵權。 此外，將品牌的智慧財產權或敏感資料輸入到開放託管的應用程式中可以將該資訊公開給其他使用者並儲存在人工智慧的訓練資料中。
3. 該演算法無法像人類一樣運用批判性思考、同理心和現實生活經驗。 因此，它不是預測、建議或建議的可靠來源。 預測人工智慧模型是存在的，但它們涉及不同類型的機器學習。
4. 從網路安全的角度來看，人工智慧工具很容易受到駭客攻擊和濫用。 一名安全研究人員只花了幾個小時就破解了 GPT-4。 他設計了繞過 OpenAI 安全性的提示，並快速訓練模型來創建網路釣魚電子郵件和其他不當內容。 保護人工智慧系統免受此類惡意利用是一項持續的挑戰。
5. 預設情況下，您的專有資訊並不安全。 當你將私人資訊輸入生成人工智慧技術時，你就向公共領域開放了這些知識。 對人工智慧系統使用的敏感資料的不當處理或未經授權的存取可能會導致隱私洩露和個人資訊的濫用。

生成式人工智慧和搜尋

在了解生成式人工智慧對搜尋引擎優化 (SEO) 的影響時，需要考慮兩個面向。 首先，採用生成式人工智慧進行內容創作會產生什麼後果？ 其次，當搜尋引擎演算法和搜尋引擎結果頁面（SERP）融入生成式人工智慧時會發生什麼？

在本節中，我將對兩者進行解壓縮。

搜尋引擎是否會懲罰人工智慧生成的內容？

從表面上看，沒有。 谷歌和必應都明確表示，人工智慧是否產生內容並不是影響排名的因素。

搜尋演算法確實繼續優先考慮滿足用戶需求的高品質內容，同時貶低為 SERP 編寫的低品質、以關鍵字為中心的內容。 僅由人工智慧產生的材料通常屬於低品質類別，包含幻覺的事實、非原創的想法以及經常重複的機器人寫作風格。

人工智慧產生的線上內容量也將提高 SERP 排名所需的標準。

考慮到所有因素，最好優先創建專家、原創和以用戶為中心的內容，以使您的品牌從與之索引的大量聽起來相似的訊息中脫穎而出。

繼續遵循 Google 的 EEAT 搜尋品質評估指南將幫助您提高頁面品質分數和排名：

資料來源：法喬。

人工智慧產生的內容對整體搜尋引擎優化不利嗎？

如上所述，儘管使用人工智慧創建內容不會直接影響您的搜尋排名，但使用人工智慧工具從頭開始創建內容可能會使品質排名面臨風險。

造成這種情況的原因有幾個，包括：

1. 人工智慧系統經常產生通用的、不準確的內容。 人工智慧模型必須提取的資訊僅限於它們經過訓練的資料。 因此，他們很容易捏造事實並重複常見的建議。 鑑於這些限制，在發佈人工智慧生成的內容時，使用人工編輯監督和廣泛的事實檢查至關重要。
2. 隨著生成式人工智慧越來越受歡迎，重複內容的風險也隨之增加。 讓 ChatGPT 或 Bard 多次回答相同問題，您會注意到演算法每次都會產生聽起來相似的文字。 如果成千上萬的人提交類似的查詢並在他們的線上內容中發布文本，那麼你就會陷入災難。 搜尋引擎會偵測各個 URL 內容的相似性，並將其歸類為非原創，從而對您的搜尋排名產生負面影響。
3. 純人工智慧產生的內容不受版權保護。 但由人類創建並由人工智慧編輯或優化的內容可以。 您可以參考美國版權局的最新指南以了解更多資訊。

由於競爭對手可以更輕鬆地利用人工智慧發佈內容，我的排名是否會受到影響？

據 Gartner 稱，到 2025 年，大型組織的出站行銷訊息中將有 30% 由人工智慧產生並經過人工增強。這一數字高於 2022 年的不到 2%。

人工智慧生成內容的日益普及將不可避免地加劇搜尋結果排名的競爭。 為了提高搜尋可見度，您必須透過符合專業知識、原創性、實用性、覆蓋深度和廣度的內容，以及卓越的用戶體驗和元資料結構，讓您的品牌在競爭中脫穎而出。

哪些搜尋引擎使用生成式人工智慧？

目前，Google和必應在其演算法和 SERP 上的對話式搜尋模型中利用生成式人工智慧。

搜尋者可以透過 Google 搜尋實驗室存取 Google 的測試版搜尋產生體驗 (SGE)。 它由各種 LLM 提供支持，包括 LaMDA（對話應用程式語言模型）和 PaLM 2（Pathways 語言模型 2）——與該公司新的對話聊天服務 Bard 提供相同的核心語言模型。

任何人都可以透過 Microsoft Edge 瀏覽器使用 Bing 全新的人工智慧產生搜尋體驗。 它運行在 Microsoft 和 Open.ai 的各種 AI 模型上。 其 SERP 上提供的 Bing 聊天模組由 GPT 提供支援。

生成式人工智慧驅動的搜尋將如何影響我的內容排名和搜尋點擊率？

最受歡迎的搜尋平台 Google 和 Bing 推出了四項新的搜尋功能，這些功能將極大地影響未來的 SERP 和 CTR。 這些包括：

1. 1. 包含主題專家 (SME) 內容的快照輪播- “零位”已被 AI 生成的答案和基於 Google SGE 中人工智能驅動的 SERP 的當前構建的具有最多有機點擊的來源輪播所取代。 這些來源位於答案的右側，如下例所示：

      

      隨著人工智慧取代零位置，品牌可以預期特色片段的點擊率會下降。 由於位置零不再由單一來源擁有，您的目標應該是成為經常引用的來源，出現在 SME 輪播中以及盡可能多地出現在 SERP 上的其他位置。

      以下關於調整內容策略以適應新的人工智慧搜尋體驗的提示可以幫助您實現這一目標。

   2. 更具規範性的內容建議- 谷歌和必應還修改了位置零下方的部分，以使用戶在其搜尋平台上停留更長時間。 該區域現在提供更具規範性的內容推薦，包括解決熱門後續問題的頁面、涵蓋相關主題的頁面以及其他深入建議。 與先前的清單視圖相比，新的佈局為品牌創造了更多獲得有價值的 SERP 空間的機會。 為了充分利用它，策略性地將您的內容集中到長格式的支柱頁面中，這些頁面廣泛涵蓋主題以及相關的子主題內容，這些子主題內容更深入地探討衍生問題和建議。 為了獲得優勢，請使用您已經建立權威的主題，並投入充足的時間來理解目標受眾使用的特定查詢語言，以進一步探索這些主題。
   3. 嵌入式對話式介面- Google 和 Bing 都直接在 SERP 上引入了對話式介面，使用戶能夠進行連續對話，而無需產生新搜尋或在瀏覽器中的不同 SERP 之間導航。 這種互動式格式允許用戶提出後續問題、探索結果並透過更具對話性的體驗無縫獲取資訊。 此更改增加了用戶直接在搜尋平台上獲取資訊的可能性，而不是從為回答其特定查詢而編寫和優化的內容中獲取資訊。 但由於 SERP 和對話式介面將繼續建議相關的網路連結選項，因此它也為您的品牌提供了更多機會出現在搜尋結果中，即使在單一會話中也是如此。
   4. 強調實體- 實體是高階搜尋演算法用於對具有相似屬性的事物進行分組的類別。 想想人、地點、物件等。雖然搜尋引擎以前依靠關鍵字密度和接近度來衡量內容相關性，但現代搜尋體驗分析實體以了解不同網頁和網域之間的聯繫，並提供更準確和意圖感知的結果。 考慮以下：

在 Google 上搜尋“烤箱清潔劑”和“如何清潔烤箱”，您會得到截然不同的結果。 這是因為用戶表達查詢的不同方式表明了他們的意圖。 在這種情況下，用戶在Google上搜尋「烤箱清潔劑」是想購買一些東西，而用戶查詢「如何清潔我的烤箱」是在尋找資訊。

從現在開始，為了在 SERP 上獲得良好的排名，您需要將策略從關鍵字轉變為識別和理解查詢背後的意圖，並創建滿足目標受眾希望實現的目標的內容。 在大規模採用人工智慧驅動的搜尋之前，立即調整您的內容策略，將確保您可以提高新的 Google 和 Bing 搜尋體驗中的 SERP 可見性。

如何針對 Google 和 Bing 中的新搜尋體驗優化我的內容？

遵循以下最佳實踐來幫助您的品牌取得成功：

1. 採用內容集群策略- 專注於核心主題、子主題和後續問題，建構相互關聯的內容網絡。 這樣做將向搜尋引擎發出更大的主題權威，並讓您在新的 SERP 上獲得更多的位置。
2. 優化您的內容以提高參與度- 提高效能指標，例如網站停留時間和訪問的頁面，以提高您的搜尋排名。 您可以透過確保內容足夠引人注目來讓訪客留在您的網站上來做到這一點。
3. 擴展中小企業內容- 創建常青的中小企業內容，例如網路研討會、播客和演示影片。 將其重新用於部落格、清單和解釋影片中，以放大您的訊息。 利用外部中小企業來推動更多 SEO 收益。
4. 提升您的使用者體驗- 注意頁面載入速度、行動響應能力以及多格式嵌入內容的效能，以超越競爭對手。
5. 創建可訪問的多格式內容- 整合各種內容格式以吸引更廣泛的受眾並提高 Google 和 Bing 的圖像、購物和視頻平台的可見度。
6. 專注於長尾對話式搜尋- 使用自然語言並針對特定的使用者意圖而不是廣泛的關鍵字。
7. 從以關鍵字為中心轉變為實體感知- 使用搜尋引擎演算法識別、分類和對齊網頁上的相關實體，以在搜尋結果中排名更高。

Skyword 的差異

作為一家專注於利用專家人才和尖端技術幫助品牌推動成長的內容行銷公司，Skyword 具有獨特的優勢，可以幫助客戶安全有效地將生成式人工智慧納入其內容行銷計畫。 這就是為什麼我們推出 ATOMM——針對有針對性的、原創的、多通路行銷的原子化。

在本節中，我將深入探討我們新的人工智慧內容行銷引擎的作用、它如何使行銷人員受益，以及為什麼它可以減輕與 ChatGPT 等主流生成人工智慧工具相關的風險。

Skyword如何運用AI技術提升內容創作效率，同時又不影響品牌品質或誠信？

ATOMM 由最新的 GPT 模型提供支持，可以有效地分析我們的主題專家網絡創建的內容並將其分解為針對每個目標角色和渠道定制的各種“新”內容資產。

從部落格文章到社交媒體帖子，再到資訊圖表和在地化翻譯，Skyword 的內容原子化工具可為您創建大規模提供個人化和品牌內容體驗所需的資產。

ATOMM如何運作？

ATOMM 利用為特定內容行銷用例（例如電子郵件、部落格和電子報創建）創建的龐大模板庫。 這些範本根據您品牌的獨特聲音、受眾和格式要求進行校準，無需前端使用者提示。 透過 ATOMM，您的品牌可以策略性地將一項內容改編為針對不同管道和受眾的多個版本，從而立即增加訊息傳遞的影響力和相關性。

Skyword360中的內容霧化過程只需要三個步驟：

1. 選擇您的角色- 在 Skyword360 中存儲有關您的品牌目標受眾的詳細信息，ATOMM 將根據每個受眾的獨特描述符自動調整背景和風格。
2. 建立內容包- 確定您想要改編的原始人工創建資產、您希望其適應的受眾以及您想要產生的內容類型。
3. 產生新內容- ATOMM 會在幾秒鐘（而不是幾天或幾週）內自動分析您的來源內容並產生新的自訂資產，以供人工審核。

有什麼好處？

在 Skyword360 中利用 ATOMM 的行銷人員：

1. 節省內容創建的時間和金錢- 從一份內容快速產生更多資產，並在此過程中加快上市時間。
2. 滿足搜尋引擎的品質內容標準- 使用為您的目標角色編寫並由專家編輯審核的尖端人工智慧來調整原始的、人工生成的內容。
3. 輕鬆擴展自訂體驗的交付- 只需單擊按鈕即可為不同受眾自訂內容，並將資產分配到不同的管道，以立即提高您的影響力和相關性。

什麼是內容霧化？

內容原子化是指將錨定內容分解為更小、更集中的資產（通常採用不同的格式），以覆蓋更廣泛的受眾並最大限度地發揮其影響力。

想像一下，以一場網路研討會為例，提取並重新利用關鍵想法和資訊來創建多個獨立的資產，例如清單、社交短視頻片段和部落格文章。

優先考慮內容原子化的行銷人員認識到，不同的人對於如何消費資訊有不同的偏好。 原子化使您能夠滿足這些偏好，同時在多個管道和角色中有效地擴展內容製作。

好處包括：

1. 擴大覆蓋範圍- 將內容重新調整為不同的格式並透過各種管道分發，可以讓您覆蓋更廣泛的受眾並提高品牌知名度。
2. 提高參與度- 迎合不同的角色、偏好和消費習慣可以提高使用者參與度。
3. 時間和資源效率- 原子化允許您利用現有內容並使其適應不同的格式，而不是從頭開始創建新內容，從而節省創建、審查和協調衍生資產的寶貴時間。
4. 優質搜尋排名- 霧化內容使您可以針對同一主題定位更多長尾查詢，以提高權威性，透過滿足用戶偏好的內容格式增強用戶體驗，並連結資產以幫助搜尋引擎更好地理解您的內容之間的關係件並改善搜尋位置。
5. 一致的品牌訊息－內容原子化提供了強化關鍵訊息並在不同資產、管道和接觸點保持一致品牌聲音的機會。

Skyword 的 ATOMM 與 ChatGPT 有何不同？

ChatGPT 是一款開放託管的人工智慧應用程序，用戶可以直接與之交互，透過基於文字的提示從頭開始生成內容。 這種非結構化環境允許使用者利用 GPT 模型來實現廣泛的文字生成用例。

相反，Skyword 的人工智慧內容行銷引擎 ATOMM 是整合到 Skyword 安全企業級平台 Skyword360 中的工具。 ATOMM 利用品牌客製化的內容範本庫，根據不同的受眾、格式和管道進行調整，從而有效地擴展原始的、人工生成的內容。 內容生成，無需即時編寫。

ChatGPT 利用一組有限的訓練資料來產生內容，不引用來源，並且在其輸出中偽造事實、統計數據和引用。 如果沒有廣泛的事實查核和人工監督（這會降低效率），品牌就無法確保應用程式產生的內容的品質和準確性。

ATOMM 的輸出源自原始、高品質的來源資料，並由手動編輯審核。 因此，我們的人工智慧產生的內容保留了滿足競爭品牌和客戶標準所需的原創性、深度和準確性。 品牌可以獲得人工智慧可擴展性的所有好處，而無需承擔聲譽風險。

ChatGPT 等開放應用程式可以儲存介面中共享的任何信息，並將其用作持續的訓練數據。 由於 ATOMM 透過安全 API 連結人工智慧模型，因此不會保存、提取或使用品牌資料來訓練其法學碩士。

Skyword 如何降低生成型人工智慧相關的風險？

ATOMM 原子化的每一條內容都會經過語法、風格和抄襲文本的自動檢查。 接下來，Skyword 完成內部編輯審核，以節省您的團隊時間，同時維護您的品牌聲譽。 最後，我們的安全 API 可保證您品牌的資料保密—它永遠不會在人工智慧訓練模型中儲存、暴露或使用。

此外，根據美國版權局的最新指導，主要由人工智慧產生的內容不受版權保護。 相較之下，主要由人類生成並由人工智慧改編的內容有資格獲得版權。 由於 ATOMM 會針對不同的受眾和管道調整人工生成的內容，因此該工俱生成的任何內容都合法地歸您的品牌「所有」。

現代行銷人員必須負責任地利用產生人工智慧的力量來擴大內容創作並保持競爭力。 透過將人工智慧作為與人類創造力相結合的支援工具，品牌可以取得卓越的成果，並在人工智慧驅動的內容行銷不斷發展的格局中脫穎而出。 訂閱我們的部落格“內容標準”，以獲取發送到您收件匣的最新生成人工智慧和內容行銷更新。