B2B 營銷人員使用生成式人工智能的 3 種方式

隨著技術和自動化的發展，B2B 營銷人員可以比以往更快地訪問工具和信息。 隨著生成式 AI 的迅速採用，這種演變正在實時發生。 作為 B2B 營銷人員，我們必須接受並利用這項技術來發揮我們的優勢。

本文將介紹三種使用生成式 AI 的方法：關鍵字研究、內容創建和數據分析。 這樣做將徹底改變您在數字生態系統中營銷產品和服務的方式，讓沒有跟上步伐的競爭對手望塵莫及。

在關鍵字研究中釋放生成式 AI 的力量

傳統的關鍵字研究包括許多方法，但它們都有一個共同點：這是一個手動過程。 一些付費工具、免費工具和插件可以幫助營銷人員分析關鍵詞，但這需要時間和精力。 將這項工作外包給代理機構時，成本也可能很高。 即便如此，關鍵字研究是營銷不可或缺的一部分。 它不應該被跳過或忽視。

營銷人員用於關鍵字研究的一些工具包括 Google Keyword Planner、Google Search Console、Semrush 和將 AI 集成到平台中的 Surfer SEO。 MozBar 和 Keyword Research 等瀏覽器插件也取得了長足的進步，並繼續為 B2B 營銷人員增加價值。

多達 44.5% 的營銷人員使用生成式 AI 進行關鍵字研究。 ChatGPT 等平台可以幫助營銷人員更有效地進行關鍵字研究。 SEO 自動化加快了這一過程並使查找關鍵字變得更加容易，但仍然需要人工來確保生成的關鍵字是相關的、有意義的並適合上下文。 雖然 AI 產出每天都在提高，但智能提示工程現在正成為營銷人員需要學習以獲得更好結果的關鍵技能。

使用生成式 AI 進行關鍵詞研究有很多好處，例如提高效率和準確性以及找到以前尚未使用的關鍵詞。 通過讓用戶快速響應搜索行為的變化，它們可以加快研究速度並為用戶提供競爭優勢。

這些模型還開發了更具體、更有價值的關鍵詞，確保營銷工作觸及合適的人群。 生成式 AI 模型可以找到低容量或長尾關鍵字，從而更容易對內容進行排名。

儘管用於關鍵字研究的生成式 AI 模型具有很大的潛力，但仍應解決一些挑戰。 例如，如果您過於依賴人工智能，您可能會使用可能脫離上下文的關鍵字來優化內容。 AI 數據中偏差的意外傳播可能會導致可能損害您的品牌聲譽的關鍵字。

生成式人工智能的最大挑戰是它缺乏文化背景。 考慮到俚語和其他當地問題，市場無處不在的全球跨國公司可能會遇到使用人工智能優化當地語言並確保所有內容在文化上保持一致的問題。

為了克服這些挑戰，在人工智能生成的結果和人類監督之間找到平衡至關重要。

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將生成式 AI 模型集成到內容開發中

內容在數字營銷中的重要性怎麼強調都不為過。 它使 B2B 和技術公司能夠與目標受眾互動，提升品牌知名度並建立跨所有渠道部署的整合營銷計劃。

提供價值的高質量和相關內容可以提高客戶的信任度和忠誠度。 公司必須始終優先考慮內容，以便在競爭激烈的數字環境中蓬勃發展。

與關鍵字研究一樣，內容創建是一個勞動密集型過程。 營銷人員經常投入大量精力來撰寫博客、白皮書、電子書和報告等長篇內容。 他們還為社交媒體、標題和其他廣告文案撰寫簡短內容。

營銷人員將內容製作外包給代理機構、自由職業者或 Compose.ly 等文案平台也很常見。 這會增加費用並使溝通複雜化。 因此，傳統的內容生成方法會消耗大量的時間和資源。

ChatGPT 和類似平台為營銷人員提供了前所未有的機會來增強所有內容的創建和生產。 這些模型可以生成看似手工製作的內容，確保品牌聲音的一致性，並簡化多樣化、引人入勝且與上下文相關的內容的創建。

但是，營銷人員在內容開發中使用生成式 AI 時，必須始終平衡 AI 與額外的人工監督層。 雖然這些模型可以加快內容製作，但人類背景仍然是確保連貫性、準確性和文化相關性所必需的。 通過結合反饋循環和改進程序，營銷人員可以在人工智能生成的內容和人類專業知識之間取得平衡，最終提高內容質量和功效。

生成式人工智能在內容製作方面的優勢包括加速流程、提高精度以及生成大量內容的能力。 這些模型可以快速創建高質量的材料，使營銷人員能夠響應市場波動並抓住實時參與機會。

此外，生成式 AI 可以生成針對特定受眾量身定制的準確且相關的內容，確保數字營銷活動取得成功。 製作大量內容可以讓營銷人員更具戰略性地思考，而不是撰寫博客文章。

儘管生成式 AI 具有變革潛力，但仍存在特定挑戰。 例如，當前的人工智能技術無法完全掌握文化或商業背景，這可能會導致內容膚淺或無意義。

由於 AI 生成的內容模糊了人類和機器作者之間的區別，因此可能會出現所有權和版權問題。 透明度對於 AI 生成的內容至關重要，可以保持觀眾的信任並減少錯誤信息。

企業在將生成人工智能納入內容創作時必須謹慎行事，確保人類監督和透明度仍然是不可或缺的組成部分。

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在數據分析中使用生成式 AI

生成式 AI 模型帶來了高級數據可視化的新時代。 這些方法支持實時數據跟踪和儀表板創建、複雜網絡可視化和各種數據顯示選項。 因此，組織可以獲得最新信息，做出明智的決策並通過利用實時監控快速調整以適應市場變化。

詳細的網絡可視化揭示了數據點之間的複雜聯繫，為不同數據點之間的交互提供了重要的見解。 這種多維數據表示使企業能夠了解其營銷活動績效的每個組成部分。

人工智能模型同樣可以幫助營銷人員從數據中提取可操作的見解。 通過正確的提示，AI 輸出可以發現異常和異常值、評估感受和情緒、細分市場並發展買家角色。

異常檢測識別可能指示可能的問題或可能性的異常差異。 這在跨付費搜索和展示廣告管理大型付費媒體活動時非常有用。

在分析大型對話數據集時，AI 輸出可以通過情感分析和情感識別找到內容的情感影響。 市場細分和消費者分析有助於組織通過相應地修改其戰略來集中營銷工作。

生成式 AI 模型還可以改進預測分析。 例如，時間序列預測使用歷史數據來預測未來趨勢和事件。 機器學習算法對於生成數據驅動的預測模型至關重要。 生成式 AI 模型通過開發這些方法可以帶來更準確的預測，這有助於預測活動績效。

文本分析也取得了顯著進步。 主題建模和文檔聚類、網絡分析、命名實體識別和關係提取、文本摘要和內容生產都是使用這些模型的任務。

主題建模識別大型數據集中的基本主題，例如社交媒體提及、呼叫中心記錄或媒體報導。 它可以幫助找到隱藏的上下文和敘述的模式。

網絡分析揭示了不同社區之間的聯繫，命名實體識別和關係提取，另一方面，揭示了不同實體之間的聯繫。 這些文本分析可以幫助營銷人員識別更高權威的影響者和內容創作者。

生成式 AI 還使社交媒體分析更加高效。 社交網絡分析和社區檢測揭示了在線社區中人們之間的聯繫，揭示了用戶行為和興趣。

趨勢分析和話題標籤監測衡量特定主題和討論的受歡迎程度，使營銷人員能夠緊跟行業發展和熱門話題。 有影響力的人識別和互動使尋找著名的行業人士和未來的合作機會變得更加容易。

在 B2B 營銷工作中充分利用生成式人工智能

隨著數字營銷格局的變化，B2B 營銷人員必須使用尖端技術保持領先地位。 好消息是，幾項生成性 AI 統計數據顯示營銷人員開始採用這項新技術，並且有充分的理由。

生成式 AI 可能會以前所未有的方式改變關鍵字研究、內容創建和數據分析。 這將迎來數據驅動和整合營銷策略的新時代。 儘管仍然存在挑戰和限制，但如果明智地使用並結合人類的專業知識和監督，生成式 AI 模型可以產生令人難以置信的結果。

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