生成式人工智慧：行銷人員的夢想

根據 2022 年麥肯錫公司針對人工智慧使用率所做的研究顯示，自 2017 年，人工智慧使用率翻倍成長。越來越多企業採用人工智慧，德勤會計師事務所宣稱 79% 的企業已全面使用至少三種人工智慧應用程式。

企業領導者持續尋找善用人工智慧的新方法，行銷團隊也不例外。本文將深入探討生成式人工智慧，展示品牌如何使用人工智慧推動內容行銷，並討論生成式人工智慧的利弊。

谷歌等搜尋引擎不喜歡生成式人工智慧？繼續往下看便可找到所有答案。

什麼是生成式人工智慧？

我們向 ChatGPT (AI 聊天機器人) 詢問這個問題，答案令人印象深刻。

「生成式人工智慧由人工智慧演算法生成各種媒體，包含文章、部落格文章、播客、社群媒體貼文、廣告等。」

生成式人工智慧所產生的內容，可以具體替您實現。人工智慧內容產生器利用機器學習技術來建立內容，但品質有好有壞。

一些人工智慧產生器產生的內容與真人創作幾乎難以分辨。不過，有些產生器產出的內容過於簡單且有瑕疵。我們接下來將對此詳加探討。

市面上有許多人工智慧產生器，包括：

然而，除了產生內容，人工智慧還幫助內容行銷人員優化內容提高搜尋引擎最佳化 (SEO) 排名。若您使用過 ClearScope、SurferSEO 或 MarketMuse，代表您已用過人工智慧優化內容。Grammarly 等其他工具依靠人工智慧提高內容的可讀性和品質。

人工智慧產生器越來越普遍，行銷人員得以測試產生器的生成能力。人工智慧產生器可以完成的內容包山包海，其中最受歡迎的有以下四種：

人工智慧產生器，例如 Benchmark Email 提供的「智慧內容」由 ChatGPT 所屬研究團隊 OpenAI 提供支援，可在建立客製化電子郵件時節省時間，也可以快速產生新的郵件文本，為您的行銷活動上緊發條，不會失去動力或好點子。

多數人工智慧產生器都用來生成文章和部落格文章。雖然這些產生器尚且無法處理複雜或技術性內容，但它們非常擅長建立簡單的文章。

使用 AdCreative AI 等產生器，您不需再為如何建立吸引人的社群貼文苦惱。所有繁重工作都交給產生器，並針對獨特的活動和平台（Facebook、LinkedIn、Pinterest、Twitter 等）優化社群媒體貼文。

此外，人工智慧產生器輔助行銷人員建立動態廣告，依據內容進行調整以擴大客群範圍。無論您建立的是 Google 廣告或是 Facebook 廣告，人工智慧皆可生成付費廣告，這些廣告經過強化後，可以為成功的廣告活動提供更好的關鍵字出價。

近期數據顯示，⅓ 的數位行銷人員使用人工智慧或機器學習來建立內容。這些行銷人員轉向人工智慧以獲得誘人好處：

毫無疑問，人工智慧撰文速度比真人撰文速度快得多。準確來說，人工智慧產生器可在幾分鐘內寫好一篇文章。同一篇文章可能需要真人耗費數小時研究和下筆寫作。

寫文章有時相當費時，尤其當作家努力突破寫作撞牆期。他們花了寶貴的的幾分鐘或幾小時克服交白卷的焦慮。人工智慧產生器可幫助作家建立詳細大綱，激發想法並開始創作，才不至於只打幾個字就腸思枯竭。

除了省時，人工智慧生成器還可省下不少成本。真人生成的內容可能代價不斐，一位優秀作家每篇文章收取數百美元稿費。若您要建立許多篇文章，成本高昂可達美金數千元。

相反地，一些人工智慧產生器可免費建立內容。即使是那些按月支付訂閱費用的人也負擔得起。我們講的是每月花美金 100 元產生數萬字。

雖然人工智慧工具可省時省錢，但也有其侷限：

建立高品質的內容需要卓越創造力，人工智慧產生器尚且做不到。請記住，人工智慧是根据人類創作的內容進行訓練。因此，人工智慧無法提出原創內容或新鮮點子，造成人工智慧對於時下熱門話題束手無策。

人工智慧在建立產品評論時無法從第一人稱撰寫內容。他們缺乏真人專家發表意見的判斷力。此外，人工智慧產生器無法保持一致的語調。

最後，人工智慧生成的內容在谷歌引擎的搜尋可能效果不佳。Google 的實用內容更新強調需要「由人為撰寫實用的內容」。

近期的 Google 更新對於專門為提高搜尋引擎排名而建立的內容來說可能是個壞消息，因為此類內容的目的不在幫助人們。因此，行銷人員應謹慎使用人工智慧產生的內容，切勿依賴人工智慧建立策略。

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