从实际角度来说，了解生成式人工智能的工作原理，尤其是与营销工具相关的工作原理，是所有营销人员都能做到的。这可能是一个艰巨的任务，特别是如果你没有技术背景的话，但有一些很棒的免费资源可以为你提供很大的帮助。
关于这个主题的一些有用的阅读例子包括：
- 生成 AI 的快速指南，其中包含来自 Semrush 的一些 SEO 和其他营销相关示例。
- 营销人员应该了解有关EvolveDash 的 LLM 的知识。
掌握生成式人工智能如何产生其功能，不仅可以帮助您理解如何最好地利用它来实现您自己的角色和业务，而且还可以帮助您识别它的局限性，以及您可以为团队带来什么而人工智能无法带来的东西，即所有独属于人类的品质。
进行批判性和定性分析
人工智能擅长处理大量 外汇数据 数据并对其进行某种解读。然而，生成式人工智能无法像人类一样将背景应用于洞察。
定性分析
例如，在内容营销和 SEO 中，一项常见的任务是对网站进行内容审核。
一些 AI 工具在从各种来源收集内容表现的数据和指标，然后以有组织的方式将其汇总到一张表格或工作表中时非常有用。您可以创建自定义提示，让 AI 根据您预设的 KPI 对页面/内容进行评分，并突出显示需要改进的内容等。但就您提供的信息而言，AI 实际上无法告诉您特定页面或内容是否满足您试图联系的人类用户的当前需求。
是的，它可以告诉你页 针对不同商业模式的定制策略 面发布的时间。不，它无法告诉你内容中是否包含对现已过时的事件或文化事件的引用，这些引用会使您的内容看起来陈旧且与人类无关。
是的，它可以告诉您某个页面是否达到了浏览量或参与度的标准，但它无法告诉您内容是否真正解决了用户的信息问题，语气是否适合您的特定目标受众，或者其他网站如何更好地传达类似的事情。
本质上，人工智能工具可以提供定量的见解，但在定性信息方面却失败了——它们无法像人类一样体验你的内容，因为人工智能不是人类。
批判性分析
就运用批判性思维而言，一切都与背景有关。仅仅因为某件事是市场趋势，或者因为竞争对手以特定方式做某事，并不意味着您的企业也应该采取同样的行动。
人工智能无法告诉你某种趋势或策略是否符合你特定的品牌精神、价值观和目标，或者它是否会引起你受众群体的共鸣。只有你才能通过将自己的经验和知识运用到创意中来知道这一点。
任何使用过生成式人工智能工具的人都知道，其输出并不总是准确或适合预期目的。生成式人工智能无法做出理性判断，它只能 电话行销名单 复制或复述所收集的信息。我们可能都见过用于生成内容的人工智能工具“产生幻觉”的例子——只是编造统计数据、来源或引述。
事实的不准确性是一回事，但是当人类评估生成式人工智能输出时，我们还需要考虑任何偏见（基于输入工具的数据）、逻辑上的不一致，当然还有道德问题。
在营销中使用生成式人工智能时，使用与我们在学校历史课上使用的类似的批判性分析技能来评估来源的可靠性至关重要。