2023年はAIが主流になった年でした。かつては SF ファンタジーであったものが、今では日常の業務運営に欠かせないものになっています。 AI はスマートフォン、ショッピング エクスペリエンス、さらには朝のコーヒー ルーチンにも組み込まれています。
家族経営のショップ、電子商取引ストア、ハイテク大手 — みんなの AIを使って。彼らはこれを利用して、業務を合理化し、市場動向を予測し、より魅力的な顧客体験を創造しています。
このガイドでは、11 年以降に AI を使用する実際のブランドの 2023 の例を取り上げます。
現在、チームは AI をどのように使用しているか
マーケティング担当者は、自分たちの仕事の実際の価値は、創造的なブレインストーミングや戦略などの影響力の高いタスクを、影響力の低い退屈な作業から分離することにあることを知っています。
そしてここからが肝心です：私たちのレポートです マーケターのための AI トレンド マーケターの 90% が、これらのツールによって気の遠くなる作業から解放されると言っていることを強調しています。
では、今日チームは具体的にどのように AI を使用しているのでしょうか?確認してみましょう。
コンテンツ制作
テキスト生成用の Jasper や画像作成用の Midjourney などの生成 AI ツールは、入力と要件に応じてテキストの生成、画像の作成、さらには音楽やコードの生成によってコンテンツ作成をサポートします。
それは単なる誇大広告ではありません - マーケターの 48% は 私たちの調査 すでにこれらのツールを使用してコンテンツを作成しています。 AI は点と点を結び、空白を埋め、アイデアを具体的なものに変えます。
あなたがキャンペーンに取り組んでいるとします。コンセプトはあるものの、ビジュアルとキャッチーなコピーが必要です。
ここで AI が介入します。AI はオプションを生成し、フィードバックに基づいて調整します。ほら、ほんの少しの時間でカスタム コンテンツが完成します。大切なのは、一生懸命働くことではなく、より賢く働くことです。
データ分析とレポート
AI ツールは複雑なデータ分析を自動化し、洞察をわかりやすいレポートと魅力的な視覚化に変換します。
ここで考慮すべき点があります。マーケティング担当者の約 45% は、 私たちの調査 まさにこの目的のために生成 AI を使用します。しかし、なぜこの変化はそれほど重要なのでしょうか?
四半期レポートの作成は以前は大変な作業でした。データアナリストとマーケティング担当者は、いくつかの洞察を得るために、さまざまなプラットフォームからの山のデータをふるいにかけました。
現在では、AI がデータを精査し、傾向を特定し、それらをすべて洗練されたプレゼンテーションにまとめることで、面倒な作業を行ってくれます。たとえば、ChatSpot は CRM と統合して、即時の進捗レポートを生成します。
自動化された統合プロセスにより時間が節約され、より賢明でより多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
研究とインスピレーション
新しいキャンペーンのブレインストーミングを行った結果、アイデア出しのプロセスで障害が発生したと想像してみてください。 AI は無限のインスピレーションと研究の可能性を提供することで、ブレインストーミング プロセスを開始します。
マーケティング担当者の数は次のとおりです 私たちの調査 生成 AI を研究に使用します。
AI はクリエイティブ コンテンツの膨大なデータベースにアクセスし、人気のトレンド、視聴者の好み、過去に成功したキャンペーンに基づいてアイデアを生成します。また、キーワード調査、コンテンツの最適化、競合他社の分析もサポートします。
そして一番いいところは？ AI はこれを数秒で実行できるため、アイデアを実現することに集中できる時間が増えます。
もちろん、すべてを割り引いて受け止め、批判的思考スキルを活用してください。 AI は進歩しているかもしれませんが、不正確または偏ったコンテンツが作成されるリスクは常に存在します。 AI を使用するのは、創造性や専門知識を置き換えるためではなく、創造性のブロックを乗り越え、新しいアイデアを生み出すためです。
顧客行動予測
AI は広範なデータベースを使用して、消費者の対話と好みのパターンを特定し、顧客の行動を予測します。このデータを神経科学研究からの洞察と組み合わせて、顧客がどのように考え、刺激に反応するかをより深く理解します。
なぜこれが重要なのですか？
すべては顧客の頭の中に入り込むことです。たとえば、ニューロンによる AI の予測を考えてみましょう。これは、120,000 人以上の視線追跡データと 100 億を超える脳反応データ ポイントを含む大規模なデータベースに基づいて構築されています。
これはあなたにとって何を意味しますか? Predict を使用すると、顧客が広告やブランドにどのように、そしてなぜ反応するのかについての洞察が数秒で得られます。
Vizit も同様の展開をたどります。 AI を活用したツールは、顧客が「購入」ボタンをクリックする動機となる画像やデザインに関するデータを提供します。
この知識により、視聴者の要望やニーズに合わせて製品やマーケティング戦略を調整することができます。暗闇の中でただ撮影するのではなく、情報に基づいた意思決定を行うことができます。
顧客をより深く理解すると、心に響くエクスペリエンスを生み出すことができます。これにより、顧客の満足度が向上し、ブランドがより記憶に残るようになります。
6 人工知能の例
生成ツールが AI マーケティング コインの一方の側面である場合、予測分析はもう一方の側面を表します。予測分析では、AI を使用してデータを分類し、将来の傾向、顧客の行動、市場動向を予測します。
ドメイン権限を予測します。
ドメインオーソリティは、Web サイトが検索エンジンの結果ページでランク付けされる可能性を予測する検索エンジンのランキングスコアです。オールインワンSEOツール、 Moz のドメイン権限 (DA) checker は、（最高ではないにしても）最高のツールの XNUMX つです。
DA は、サイトがランクインする可能性を推定します。このようにして、SEO プロフェッショナルは自分の取り組みに優先順位を付けます。
DA が高いサイトは上位にランクされる可能性が高く、SEO はその分野で上位にランクインすることがいかに難しいかを知ることができます。SEO、マーケティング担当者、PR 専門家は、DA のリンク品質評価を使用して、貴重なリンク構築の機会を特定することもできます。
Moz のシニア コンテンツ マーケティング マネージャーである Chima Mmeje 氏によると、DA は同業者が現在も使用している単純な線形モデルの代わりに、複雑なニューラル ネットワークを使用しています。この変更により、リンクの品質を理解し、スパムを検出するプラットフォームの機能が強化されます。
「DA はランキングを直接予測しませんが、リンク数、スパム スコア、リンク分布などの Moz 独自の内部指標に依存して、ページが上位にランクされる可能性を推定します。このアップグレードにより、ユーザーは自分の Web サイトの検索結果における地位をより深く理解し、向上することができます。」 ムメジェ.
私たちが好きなもの: 予測 AI は、従来の方法よりもはるかに優れた大量の複雑なデータの処理と分析を行います。検索エンジンの動作、バックリンク プロファイル、その他の主要なランキング要素のパターンを特定して理解することで、サイトが上位にランクされる可能性についてより深い洞察とより正確な予測が得られます。
予測リードスコアリングを実装します。
最も有望なリードをどのように特定しますか?そこで予測リードスコアリングが登場します。
予測リード スコアリングは AI を使用して、コンバージョンの可能性に基づいて潜在的な顧客を評価します。私たちのウェビナーでは、「HubSpot の ChatSpot AI でマーケティングと販売の生産性を 10 倍にします。」 RevOps コンサルティング会社と HubSpot パートナーの ScaleOps は、まさにこれを実現するために ChatSpot をどのように使用しているかを強調しました。
過去の購買行動に基づいて理想的な顧客プロファイルを作成し、このプロファイルに最も適合する見込み顧客を特定します。
しかし、なぜこれがそれほど重要なのでしょうか?予測リードスコアリングにより、推測に頼る必要がなくなりました。
予測には直感ではなくデータが使用されます。これは、人的エラーや偏見が減り、適切な見込み顧客をより効率的にターゲットできることを意味します。
結果？営業チームは、コンバージョンにつながる可能性が高いリードを最も重視するところに重点を置きます。
私たちが好きなもの: AI は直感への依存を排除し、データ主導の洞察に置き換えます。その結果、リードのターゲティングの精度と効率が向上します。
カスタマーサポートチケットを分類します。
Zapier のような大手企業がどのようにして自社の製品を一流に保ち、顧客を満足させているのか疑問に思ったことはありますか?
AI のトリックは次のとおりです リード・ロビンソン, ザピエルさん リードプロダクトマネージャー。彼は Zapier を使用して製品サポートの問題を取り込み、それらを GPT-4 に渡して分類と分析を行います。
彼は毎週、取り組むべき主な問題を強調したレポートを受け取ります。問題が爆発する前に解決することで、Zapier の製品が磨き上げられ、Zapier が提供するエクスペリエンスを重視していることが顧客に示されます。
私たちが好きなもの: カスタマー サポート プロセスをサポートし、効率を高めるものはすべて成功です。問題を解決するための積極的なアプローチは、顧客を第一に考えている献身的な姿勢を示しています。
手動による並べ替えに費やす時間と労力が軽減され、貴重なリソースが他のことに使えるようになります。
定期的にデータ分析を実施します。
データ分析は毎月の頭痛の種である必要はありません。 Zapier の Reid Robinson は、新しいアシスタント API 機能を使用してデータ分析を簡単にします。
「データを毎週エクスポートし、ChatGPT アシスタントにコード インタープリターでデータを分析させ、分析結果を Slack の視覚的なグラフで出力します」と Robinson 氏は言います。
これが際立っているのは何でしょうか?それは一貫性と使いやすさです。これらの洞察力に富んだ視覚的なレポートを毎週必ず入手できます。この規則性は、データのバックログや直前のラッシュがなくなることを意味します。
常に最新の情報を把握し、最新のデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
私たちが好きなもの: このような定期的な AI 支援データ分析により、ワークフローが合理化され、チームは常に最新の洞察を得ることができます。先を行くための賢い方法です。
一元化されたデータハブを作成します。
ASUS はコンピューター、電話ハードウェア、電子機器の多国籍メーカーであり、世界中にオフィスを構えています。
同社のビジネス インテリジェンス チームは、グローバルなマーケティング投資と戦略を監督しており、各地域支社がさまざまな時期、さまざまな形式、さまざまなプラットフォームでマーケティング活動を報告しています。
標準化の欠如により、大きなハードルが生じました。これを修正するには、ASUS が使用します 即興、予測 AI プラットフォームを使用して、一元化されたデータ ハブを確立します。
このハブは、管理、データ分析、ビジネス インテリジェンス、デジタル マーケティングなど、組織の多様なデータ ニーズに対応する統合ソースを作成しました。
このハブは、地域、製品、マーケティング キャンペーンごとにデータをフィルタリングするためのカスタム モデルを備えた、自動化および一元化された Google データポータル テンプレートに接続します。
この集中化によりデータの可用性が向上し、より迅速な実験とより深い洞察が容易になります。 ASUS は、時間とリソースを節約するためにデータの処理に統一的なアプローチを採用しています。IT に週あたり最大 80 ～ 100 時間、マーケティングに年間 30% を費やしています。
より深い SEO 調査を実施します。
標準的な SEO リサーチは、基本的なキーワード分析と表面レベルのコンテンツ評価に焦点を当てています。
このアプローチの問題点は?多くの場合、検索エンジンのアルゴリズムのより複雑な部分が見逃されます。また、ユーザーの意図、コンテンツのコンテキスト、ランキング要素間の複雑な関係を理解することの重要性も見落とされています。
最新の検索アルゴリズムに完全に適合していない、あまりにも単純すぎる戦略を作成しています。
B2B SaaS 代理店 ストラタビート 物事のやり方が違う。
トム・シャピロStratabeat の CEO は、Google Cloud Platform、IBM Watson、OpenAI の自然言語処理モデルに基づくマーケティング ツールを SEO スタックの一部としてどのように使用しているかを強調しています。
同氏はさらに、「このプラットフォームにより、より深い SEO 調査、より徹底的な Google SERP 分析、およびコンテンツの SEO スコアリングを実施できるようになります。」と付け加えています。
AI 主導のアプローチは、検索エンジンが検索結果ページ (SERP) 内のコンテンツをどのようにランク付けして認識するかをよりよく説明します。 SEO スコアリングでは、もはやキーワード密度だけが重要ではありません。ユーザーのクエリに対するコンテンツの全体的な関連性、品質、コンテキストが重要です。
私たちが好きなもの: この方法は、従来の指標を超えた洞察を提供し、検索エンジンのランキングとコンテンツの最適化の向上につながります。
5 生成的 AI の例
AIに関しては楽観的な見方が多い。最新の調査データ マーケティング リーダーの 68% が ディレクターレベル以上の人々は、AI と自動化を完全に導入することで、前例のないビジネスの成長が促進されると信じています。
ここでは、生成 AI が大きな変化をもたらす XNUMX つの方法を紹介します。
コンテンツの下書きを微調整します。
AI を正しく使用すれば、AI は編集の相棒になります。これは、コンテンツの下書きを改良するのに役立つ洗練された副操縦士と考えてください。
AI ツールは、文法、スタイル、トーンの改善を提案し、メッセージが明確で対象読者の心に響くことを保証します。
ワードチューン は、エラーを修正し、コンテキストと意味を理解し、筆記トーンに基づいてテキストを言い換え、コンテキストに基づいてテキストを生成する AI アシスタントです。
ベン・パインズWordtune のコンテンツ担当ディレクターは、このツールを使用してコンテンツ作成プロセスを次の XNUMX つの方法で改良しています。
「最初は、書きたいトピックを探求し、拡張することです」とパインズ氏は始めます。 「コンテンツをさまざまなソーシャル メディア メディアに適応させることについて書きたいとします。また、コンテンツをプラットフォームに適応させる例を示したいとします。」
この場合、パインズ氏は AI を使用して各プラットフォームの傾向を迅速に要約すると述べています。
「これを自分で行うこともできますが、AI のおかげでアイデアを検討する際に多くの脳力を節約できます」と彼は言います。
パインズ氏によると、XNUMX 番目の使用例は、文章を拡張してコンテンツを言い換えることです。
「私が書くとき、それは流れを理解することを含む非常に直感的なプロセスです。私はある点から別の点へ飛躍することがありますが、AI は読者のためにその飛躍を軽減する素晴らしい働きをしてくれます」と彼は説明します。 「文章の初稿は必ずしも完璧ではないため、AI を使用して一部の文章を言い換えてより明確にしています。」
Pines が説明する XNUMX 番目の使用例は編集です。彼は、文章を書くときには常にギャップや失敗が起こると指摘しています。 AI の特別な目を使ってコンテンツを精査することは、非常に役立つことが証明されています。
「私は執筆作業に関係なく、電子メール、ソーシャル メディアへの投稿、長文記事という XNUMX つの方法を使用します。各作品の執筆プロセスは大きく異なる場合がありますが、私は自分のスタイルを維持しながらコンテンツを確実に維持できるように、これら XNUMX つの使用例に固執しています」とパインズ氏は言います。
同時に、ベンは AI の使用における「アシスタント」の部分にも焦点を当てており、AI が彼の思考を置き換えるのではなく補完するようにしています。
私たちが好きなもの: ベンは、執筆に AI を使用する場合、自分のスタイルと発言を維持することがいかに重要かを指摘しました。
彼はまた、さまざまな種類の執筆タスクにおける AI の多用途性を強調し、作成するコンテンツの種類に関係なく、AI が役立つツールになり得ることを示しました。これらのツールがワークフローのどこに適合するかを判断するのはあなた次第です。
新鮮なリンク構築戦略を維持します。
メール検索ツール Hunter.io チームは生成 AI を使用してリンク構築戦略を最新の状態に保ち、リンクが切れていないか監視します。
何でこれが大切ですか？マーケティング担当者なら誰でも、SEO を改善し、Web サイトへのトラフィックを増やすには、リンク構築戦略が不可欠であることを知っています。彼らはまた、これらすべてのリンクを追跡することが大きな頭痛の種になる可能性があることも知っています。
アントニオ・ガブリッチHunter のアウトリーチ マネージャーは、バックリンクの存続期間がいかに短いかを認識しています。
「バックリンクを積極的に構築してから 9 年も経たないうちに、構築されたすべてのバックリンクの約 50% が失われていることがわかりました」とガブリック氏は言います。 「生成 AI のおかげで、XNUMX か月以内に XNUMX 以上のバックリンクを取り戻すことができました。」
Gabric 氏は、リンク構築戦略のレベルアップに役立つ次の手順を共有しました。
- すべてのバックリンクをスプレッドシートに収集します。
- AI を利用して Google Apps Script を構築し、特定の URL がターゲット ページにまだリンクしているかどうかを自動的にチェックします。
- スクリプトを実行します。
- 数分以内に結果が得られます。
ChatGPT にこのプロセスを手伝ってもらうことができます。スプレッドシートでバックリンクを収集した後、Gabric さんは AI に Google Apps Script の構築を手伝ってくれるように頼みました。
それを機能させるためのすべての手順が記載されたコードを取得します。
「通常、コードは最初の試行では機能しませんが、表示されたエラーを Google スプレッドシートにプロンプトとして貼り付ける必要があります。数回繰り返すと、機能するスクリプトが完成します」と Gabric 氏は述べています。
出力は次のとおりです。
私たちが好きなもの: 何百ものリンクを手動でチェックするのは時間がかかり、面倒です。 AI により、Hunter はこのプロセスを自動化し、時間を節約できるようになりました。その後、他のマーケティング業務に再シフトすることができます。
AI を Google Apps スクリプトに接続することで、プロセスがはるかに簡単かつ効率的になりました。
コンテンツの要約を自動化する
シュノーケル.ai は、手動の AI 開発プロセスをプログラムによるソリューションに変換するデータ中心の AI プラットフォームです。 マット・ケイシーデータ サイエンス コンテンツ リードである は、Snorkel AI のマーケティング戦略に生成 AI を組み込みました。
「OpenAI の API 上に構築された Python パイプラインを使用して、ブログの記事のコンテンツ概要とサンプル ツイート、およびコンテンツの初期草案の生成を自動化しています」と彼は言います。
Casey 氏は、最近 OpenAI のプレイグラウンドを使用して新しいワークフローを開発したと述べています。
「事前に録画されたコンテンツを含むカンファレンスが近づいており、カンファレンスの数日後にそのコンテンツに焦点を当てた強力なプロモーションを行いたいと考えています。」と彼は言います。
彼は、「そのために、これらのプレゼンテーションに関するブログ投稿を事前にパッケージ化し、できるだけ早く実行したいと考えていました。」と回想します。
では、マットはどのようにしてこれを達成したのでしょうか?
ワークフローは次のようになります。
1. 自動化されたプレゼンテーションのトランスクリプトを取得します (ここでは Descript を使用していますが、他のオプションも存在します)。
2. そのトランスクリプトを OpenAI のプレイグラウンドに貼り付けます。
3. GPT-4 にトランスクリプトを要約するように依頼します。
4. GPT-4 に、そのアウトラインに基づいてブログ投稿のアウトラインを作成するように依頼します。
5. GPT-4 に、トランスクリプトを参照として使用して、その概要と一致する記事を書くように指示します。
私たちが好きなもの: これは、コンテンツを再利用する企業にとって素晴らしいソリューションです。事前に録画したコンテンツをブログ投稿に再利用するには時間がかかる場合があります。
このアプローチにより、事前に録画されたコンテンツに塵が積もることがなく、開発に費やした時間からより多くの価値を絞り出すことができます。
カスタムのブログ画像を作成します。
SaaS事業のデジタルマーケティング代理店 シンギュラリティ デジタル Midjourney を使用してカスタム ブログ ヘッダーを作成します。ストック画像は便利ではありますが、オリジナリティに欠けるため、うまくいきません。一方、カスタムのブログヘッダーは目立ちます。
コンテンツのテーマと完全に一致するだけでなく、ブランドのアイデンティティも反映します。
ここに パトリック・ハーバートSingularity Digital のディレクターは、Midjourney を次のように使用しています。
1. Midjourney に移動し、ブログ、業界、ブランドに関連するキーワードを使用して探索ページを調べます。気に入ったデザインをいくつか見つけて、プロンプトをコピーします。
2. Midjourney Discord に移動し、プロンプトを貼り付けます。
3. 結果を確認し、必要に応じて再生成します。プロンプトを試して、画像のバリエーションを得ることができます。
4. 気に入った画像をアップスケールして保存します。
5. それをCanvaデザインにアップロードし、画像をクリックして右上隅の「写真を編集」をクリックして背景削除ツールで背景を削除します。
6. 好きなだけデザインをいじって、Canva からエクスポートして Web サイトにアップロードします。
私たちが好きなもの: カスタム画像は、ブログ投稿に個性を加えます。ソーシャル メディアの投稿に再利用することもできます。
Midjourney は、大金を支払ったり、何時間も費やすことなく、ユニークなブランドのブログヘッダーを作成できる無限のオプションを提供します。
内部コンテンツの配布を改善します。
ほとんどの組織では、重要な情報が電子メールの山に埋もれたり、大量のイントラネット ページの中に埋もれたりすることがよくあります。社内コンテンツを効率的に配布することで、チームメンバー全員が必要な情報に簡単にアクセスできるようになります。
また、従業員の権利擁護戦略に燃料を加えることができます。従業員があなたが何をしようとしているのかを知り、再投稿するコンテンツがある場合、彼らはあなたのブランドのストーリーに積極的に参加します。
Sprout Social の調査によると、 全従業員の62% 会社が代わりにコンテンツを作成した場合、会社のコンテンツを個人ページに投稿するでしょう。
すぐに共有できる魅力的なコンテンツを従業員に提供することで、従業員に常に情報を提供し、強力なブランド擁護者に変えます。
Snorkel.ai の Matt Casey は、内部コンテンツを配布するための迅速かつ便利な方法を開発しました。
「社内のコンテンツ配信能力を拡大するために、初期の genAI パイプラインを構築しました。これは完全に自動化されたジョブで、15 分ごとにブログに新しいコンテンツがないかチェックします」と彼は言います。
「新しいコンテンツを見つけると、概要といくつかのツイートのサンプルを生成し、パッケージ全体を Slack のプライベート チャネルに送信します」と彼は言います。
彼は次のように説明します。「その後、その投稿を全社的なマーケティング チャネルにコピーし、必要に応じて編集して送信します。これは、新しいコンテンツに関する情報を社内に広めるのに非常に役立ちました。」
Slack のアップデートは次のようになります。
私たちが好きなもの: 全員に最新情報を知らせることは、従業員が会社の最新情報や取り組みについて十分な情報を確実に得られるようにするための優れた方法です。
プロセスを自動化すると、チーム メンバーは検索に時間を費やすことなく、コンテンツにアクセスして共有できるようになります。
ポッドキャスト： トップマーケターが知られたくない AI の成長ハック 6 つ
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日常生活で AI を使用するためのベスト プラクティス
AI は決してあなた自身の思考に取って代わるものではありません。 AI の使用方法のバランスをとるための XNUMX つのベスト プラクティスを次に示します。
プロンプトの書き方を学びましょう。
AI の出力の品質は、AI が受け取る入力に依存します。ここで、プロンプトエンジニアリングが活躍します。これは、AI が望ましい結果を生み出すように導くための、明確、簡潔、かつ強力なプロンプトを作成することを含むスキルです。
ここにあるのです からのスレッド ジャスティン・ファインバーグ, ChatGPT プロンプトの記述方法についてカスタマイズされた AI アシスタントを作成できるツールである Cassidy の共同創設者。
出力をファクトチェックします。
AI 出力は常に信頼できるソースと相互参照してください。このステップは、出力にデータ、歴史的事実、または専門知識が含まれる場合に特に重要です。
なぜ？ AI はツールであり、確実な情報源ではありません。これはテクノロジーとトレーニングされたデータを組み合わせたものであり、制限や偏見があります。
私たちの調査では、生成 AI を使用しているマーケターのほぼ半数が、間違っているとわかっている情報を受け取ったことがあると回答しています。さらに懸念されることは何でしょうか？情報が不正確かどうかを確信できると確信している人は 27% のみです。
これを行う簡単な方法は、Google にアクセスすることです。 AI の出力を裏付ける信頼できる情報源を探します。関連性と正確性が保証されるため、データは新鮮であればあるほど優れています。
AI に過度に依存しないでください。
AI は優れていますが、その限界も認識しています。すべてのタスクが AI ツールに適しているわけではありません。
創造性、独創性、個人的な意見、独自の視点が求められる仕事は、AI に任せると最良の結果が得られないことがよくあります。
たとえば、物議を醸すトピックや政治的なトピックを含むタスクは、AI だけで取り組むと、偏った結果や過度に単純化された結果が生じる可能性があります。
代わりに、バランスを取ってください。 AI をスキルに置き換えるのではなく、強化するツールとして使用します。
データ主導のタスク、日常的な問い合わせ、基本的なコンテンツの生成に使用し、人間としての深い洞察力、心の知能指数、自分自身の倫理的判断を必要とするタスクを予約します。
これは非常に強力なツールですが、人間の創造性と批判的思考によって補完されたときに最も効果を発揮します。
編集スキルを向上させます。
AI が生成したコンテンツを最大限に活用したいですか?まずは編集スキルを磨くことから始まります。
AI を最初の草稿作成者として考えてください。これは素晴らしい出発点になりますが、本当の魔法は編集段階で起こります。
まずは次の XNUMX つのリソースをご覧ください。
- トミー・ウォーカーの「カッティング・ルーム」。 A YouTubeシリーズ ここでは、業界をリードするマーケティング担当者が、記事をライブで編集する前に、コンテンツ マーケティングの哲学、プロセス、および事前準備について語ります。
- 編集方法 by Ryan Law。マイペース ビデオコース 自分の作品を自分で編集する方法を教えます。
編集方法がわかったら、言語やスタイルを微調整し、コンテンツが自分の意見や目標に沿っていることを確認します。ここで、個人的なタッチを追加し、ニュアンスを微調整し、すべてが適切であることを確認します。
ニュースレターで最新情報を入手
AI の進歩はテクノロジー自体と同じくらい重要です。新しいツール、アップデート、テクニックが定期的に登場します。
最大限に活用できるよう、常に最新のニュースを入手してください。ニュースレターはそのための素晴らしい方法です。次のニュースレターを購読すると、AI ニュースを常に入手できます。
- AI ブレックファスト: 毎週月曜日、水曜日、金曜日に最新の AI プロジェクト、製品、ニュースを包括的に分析します。
- ランダウン: この日刊ニュースレターで、最新のニュース、ツール、ステップバイステップのチュートリアルの概要をご覧ください。
- AutoGPT: 最新の AI プロジェクト、製品、ニュースに関する専門家による毎週の分析。
両方の長所: AI と人間の洞察力の融合
この記事で取り上げた各例は、XNUMX つの共通のテーマを強調しています。それは、AI を最も効果的に使用するには、AI だけに依存するのではなく、AI の機能と人間の洞察や専門知識を組み合わせることによってもたらされます。
AI の計算能力と人間の創造性、判断力、直観力は、意思決定、問題解決、イノベーションを強化する強力な原動力を生み出します。
このテクノロジーと人間味の融合は、AI がタスクを自動化するだけでなく、私たちの理解を豊かにする未来の基礎となります。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://blog.hubspot.com/marketing/11-artificial-intelligence-examples-from-real-brands-in-2024
