随着企业和创作者挖掘新的扩大规模的机会，谷歌对 AI 内容的搜索量猛增，并在 2023 年一直保持高位。
Hackernoon 的一项民意调查显示，截至 3 月份，60%的作家已经在作品中使用人工智能。
尽管生成式人工智能提供了令人惊叹的内容生成和优化机会，但平衡其能力和局限性至关重要。
营销人员正在正确获取 AI 内容，从总结长篇文本到制作引人注目的社交媒体文案。
然而，随着 2024 年的临近，研究生成式人工智能内容的不足之处与研究其正确之处同样重要。
误导性的 SEO 研究、事实准确性、抄袭风险以及缺乏人类专业知识和推理等问题都存在，并且给品牌带来了风险和挑战。
营销人员如何正确获取 AI 内容
如果使用得当，生成式人工智能可以简化流程、提高效率，甚至提升内容的整体质量。
让我们探索营销人员成功利用人工智能进行内容创作的关键领域。
总结长篇文本
生成式人工智能的显著优势之一是能够快速准确地总结长篇文档、报告或文章。
这使我们能够提取关键信息并与观众分享。
生成着陆页副本、标题和元描述
创建引人注目的登陆页面副本和元描述对于 SEO 和将流量转化为客户至关重要。
您可以使用 AI 来分析您的核心内容并生成引人注目的标题、元描述和登录页面副本。
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创建社交媒体副本以进行推广
在社交媒体平台上推广长篇内容可能具有挑战性，尤其是当您需要迅速吸引受众的注意力时。
使用人工智能来制作针对目标受众的引人入胜的社交媒体帖子。
从长篇内容中提取关键见解，并将其转化为吸引人的标题和推文，以吸引流量到您的深入文章或博客文章。
通过用例和示例增强故事叙述能力
讲故事是营销的一个强大工具，人工智能可以将其提升到一个新的水平。
使用它来编写相关且有说服力的故事，展示您的产品或服务的优势。它通过预测反对意见和问题来帮助研究。
制作用于测试的副本和标题变体
人工智能可以通过多样化的副本和标题变化来增强 A/B 测试。
考虑分析现有内容和受众偏好，为电子邮件、网站和广告创建替代方案。这使您能够快速测试并提高参与度和转化率。
尽管人工智能可能是一种有价值的工具，但它却被滥用和误用——就像某些人对待所有新玩具一样。
在下一部分中，我们将探讨人们使用人工智能进行内容创作的一些效率较低甚至更危险的方式。
人工智能内容的不足之处
以这些方式使用生成式人工智能可能会导致低质量的内容、错误信息、误导性建议和其他不良结果。
生成式人工智能失败的根源在于数据。无论是 ChatGPT、Bing AI、Google Bard 还是第三方工具，为这些人工智能系统提供动力的数据的质量和连通性都至关重要。
为了取得令人印象深刻的成果，对大型语言模型(LLM)的数据进行快速工程设计和微调已变得越来越普遍。这些技术对于最大限度地发挥生成式 AI 的潜力至关重要。
“您的网站没有受到惩罚，因为您在内容中使用了人工智能。
您的网站受到惩罚是因为您使用 AI 的方式以及 AI 工具的输出很垃圾。”
SEO和关键词研究
仅仅依靠人工智能进行 SEO 研究可能会导致：
- 错误的关键词选择。
- 错误的优化策略。
- 错失与目标受众有效联系的机会。
人类的专业知识对于解释人工智能产生的见解和做出明智的决策至关重要。
AI 内容生成器通常无法访问实时数据。
这些工具依靠历史数据和模式来推荐关键词和优化策略。它们无法适应搜索趋势或用户行为的实时变化。这种限制是一个真正的负担，可能会导致浪费金钱和精力。
太多的工具可能会造成混淆，最近超过70% 的营销人员对人工智能的变化感到不知所措。
事实准确性
人工智能生成的内容无法核实和核实信息。依赖它来做这些事情可能会导致错误信息，损害您品牌的声誉和可信度。人工监督对于确保内容与准确和最新的信息相符至关重要。
人工智能生成的内容通常需要人工编辑来审查、改进、核实事实并确保其符合所需的质量标准。
虽然人工智能可以协助创建草稿，但它可能会难以处理细微差别、语气和背景。
人工编辑在内容微调方面发挥着关键作用，使其更加连贯、引人入胜并与品牌的声音保持一致。
抄袭风险
人工智能可能会无意中生成与网络上现有资料相似的内容。如果没有适当的监督，可能会存在无意抄袭的风险。
为了避免这种情况，内容创作者必须进行彻底的检查，以确保他们的人工智能生成的内容是原创的和独特的。
观点和专业知识
虽然人工智能对于生成较短的内容（例如产品描述或社交媒体帖子）很有价值，但它可能难以应对深入文章或研究论文等 长篇内容所需的复杂性和深度。
对于人工智能来说，提供深刻的分析、连贯的叙述和对主题的深入探索仍然具有挑战性，因为它缺乏人类作家和专家所拥有的知识深度和专业知识。
它无法充分理解复杂或小众的话题，导致内容肤浅且不准确，也不具备人类的创造力和推理能力。
它可以根据模式和数据生成内容，但可能难以产生真正创新或引起情感共鸣的内容。
引人入胜的故事、幽默和情感联系往往由人类作家精心创作。
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放大偏见和刻板印象
人工智能算法从历史数据中学习，但历史数据可能存在偏差。
如果不仔细监控和训练，人工智能内容生成器可能会延续偏见、刻板印象或歧视性语言，从而损害您的品牌声誉。
试图利用人工智能削减成本可能会适得其反
出于这些原因，将人工智能视为削减成本的机会可能会有风险。
过度依赖技术可能会损害质量、客户信任和员工士气，因为人工智能缺乏人类的创造力、适应性和细致的决策能力。
在以人类专业知识和客户体验为重的行业中，它可能会导致错误、非人性化的互动和竞争优势的丧失。
将人工智能的效率与人类的监督和创造力相结合的平衡方法是实现可持续成本管理同时保持质量和客户满意度的关键。
在内容创作过程中保留人类内容创作者和编辑者。
这些专业人士可以确保您的内容与您品牌的独特声音相一致，并始终保持一致的基调，保留所需的品牌形象，并使信息与您的业务目标保持一致。
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2024 年寻找机器平衡：人类参与其中
人与机器之间的和谐平衡是成功的内容策略的关键。
虽然人工智能技术提供了令人难以置信的效率和机遇，但了解人类和机器如何有效地相互补充至关重要。
检查整个内容创建过程中人类和人工智能之间的交集以及我们如何更好地合作。
1. 编辑流程平衡
在制作引人注目的内容时，人类和机器可以在编辑过程的各个阶段找到平衡。
人工智能对于初步研究、数据分析甚至生成初稿都非常有价值。
然而，必须由人来推动，特别是在后期的编辑阶段，需要完善背景、风格和真实性。
2. 迭代与协作
改进是一个持续的过程。人类与人工智能的协作对于优化内容输出至关重要。
人类可以向人工智能系统提供有价值的反馈，指导它们更好地理解细微差别、偏好和不断发展的趋势。
作为回报，人工智能可以通过自动执行重复性任务并提供数据驱动的见解来为内容决策提供帮助。
3. 搜索体验始于人，终于人
在 SEO 中，必须记住搜索引擎最终是为人类服务的。内容优化必须从了解人类意图和用户行为开始。
一旦内容得到优化，人类就会与之互动，因此以人为本的方法可确保内容：
- 满足他们的期望。
- 回答他们的问题。
- 提供价值。
4. 当地和文化相关性
内容通常必须满足不同地区和文化的不同受众的需求。
人工智能翻译工具可以帮助针对全球受众的企业进行内容本地化。
然而，人工翻译和文化专家必须确保翻译内容准确、具有文化相关性且敏感。
凭借文化意识和背景理解，人类可以定制内容以引起每个地方特定人群和受众的共鸣。
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5. 创意构思与策略
人工智能对于基于数据分析产生内容创意有很大帮助，但从那以后，人类的创造力才会激发创新的内容概念和战略方向。
人类具有跳出固有思维模式、连接不同想法和设想独特内容角度的能力，能够引起观众的共鸣。
6.个性化和用户细分
人工智能可以分析大量数据来有效地细分受众。
然而，人类在解释这些片段和定制内容以满足每个受众群体的需求和偏好方面发挥着关键作用。
人性化洞察力有助于创造在个人层面上产生共鸣的个性化内容。
7.内容分发与优化
虽然人工智能可以自动通过各种渠道分发内容并优化发布时间，但人类提供战略监督，以确保内容符合更广泛的营销目标。
他们还可以响应社交媒体或其他平台上的实时互动，根据需要调整内容策略。
8.内容策略的成长和成熟
制定内容策略应该是一个持续的过程。人类可以：
- 评估内容计划的成功。
- 了解观众的反馈。
- 相应地调整内容策略。
人工智能可以通过提供数据驱动的建议来提供帮助，但人类战略家要确保该战略与总体业务目标保持一致。
9. 内容重新利用和多样化
在扩大内容力度或实现内容格式多样化时，人类可以提供所需的创意和战略方向。
从那时起，人工智能就成为了高效生成额外内容的绝佳助手，无论是博客文章、视频、信息图表还是播客。
10. 内容可访问性和包容性
确保所有受众（包括残障人士）都能访问内容至关重要。无障碍可确保所有人都能平等地访问数字内容，无论其身体或认知能力如何。
许多国家/地区都颁布了强制数字无障碍的法律法规，不遵守法规将面临法律后果、罚款或诉讼的风险。虽然人工智能可以帮助识别无障碍问题，但人类对于实施解决方案和确保内容符合无障碍标准至关重要。
内容策略的未来在于人工智能、人和流程之间的协同作用。
人工智能可以简化流程、分析数据并高效生成内容，而人性化则为内容注入了创造力、真实性和情感共鸣。
此外，企业必须在降低成本和优化成本之间找到平衡。降低成本通常是一个短期目标，会将内容和创意限制在孤岛中。
优化使人类和机器能够共同努力实现目标，并在不影响效率和结果的情况下降低成本。
从人类意图开始，利用人工智能提高效率，最终您将在内容策略中实现以人为本的优化，这一策略可以在 2024 年及以后蓬勃发展。
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