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GenAI和传统AI在市场营销中发挥着不同的作用，前者侧重于内容生成和创意策略，后者则擅长自动化、预测与决策。随着AI技术的进步，两者将在客户互动中产生更大的影响。本文分析了生GenAI和传统AI的关键区别，并探讨了它们在营销中的应用场景。尽管GenAI在数据安全、隐私和伦理方面引发了一些担忧，营销人员需要通过深入学习，负责任地使用这些技术，以实现更高效和创新的客户体验。
本文介绍了GenAI与传统AI的主要区别，以及它们各自在市场营销策略和客户互动中的影响。
要点：
GenAI vs. 传统AI：了解传统AI如何处理预测和自动化等任务，而GenAI则在创意内容和营销活动策略中表现出色。
营销人员的知识：发现为什么营销人员需要更好地理解GenAI，以充分利用其潜力并应对数据安全和伦理问题。
如果你让普通人分别举一个GenAI和传统AI的使用案例，他们可能无法做到——尤其是后者。令人惊讶的是，许多营销人员可能也无法区分这两者。
为什么会这样?
尽管GenAI已经成为新闻热点，但人们普遍缺乏对它的教育和理解。根据Coleman Parkes关于GenAI在市场营销中使用情况的最新研究发现，95%的高级市场管理人员并不理解GenAI及其对企业的潜在影响。
让我们跳过炒作，深入探讨GenAI与传统AI的区别，以及这两者在市场营销中可以实现的功能。
GenAI vs. 传统AI：用户体验领导者需关注的主要区别
GenAI与传统AI的主要区别是什么?为什么企业需要同时掌握这两者?简单来说，传统的人工智能是创建能够执行通常需要人类智能的任务的机器的广泛领域。
传统AI的组成部分
传统AI包含三个主要组成部分：
机器学习(ML)：这些模型和算法使用数据学习和理解模式和行为，从而能够进行预测或做出决策。
自然语言：这是处理(自然语言处理，NLP)、理解(自然语言理解，NLU)和生成(自然语言生成，NLG)人类语言的能力，数据以文本或音频的形式提供。
计算机视觉：这是计算机收集、处理和理解来自外部环境的视觉信息(如图像和照片)的能力。
GenAI是传统AI的一个子集，专注于生成新内容，而不仅仅是分析数据。虽然GenAI在市场营销中最为人熟知的是内容创作，但它还有其他用途，包括数据探索与总结、营销活动和旅程创建、动态定价优化、对话式营销、客户旅程映射、市场研究、趋势分析和搜索引擎优化。
GenAI的组成部分
GenAI作为一项技术有两个主要组成部分：
生成对抗网络(GANs)：这是一个框架，其中两个神经网络相互竞争以生成新内容。
Transformer模型：这些模型通过处理句子中每个词与其他词的关系，来改善对上下文的理解并生成文本。
传统AI专注于使用数据和分析完成任务、进行预测和提供决策信息，而GenAI则专注于创造力、总结和内容生成。AI使用算法来处理数据，而GenAI则通过神经网络进行创意输出。
由于这些差异，我们看到AI广泛应用于自动化、分析、决策、学习和流程优化，而GenAI目前主要应用于艺术、媒体生成和创意行业——至少目前如此。
塑造传统AI与GenAI的未来客户互动
随着传统AI和GenAI在社会中的进步和普及，它们将在日常客户互动实践中产生更大的影响。从营销技术(martech)的角度来看，软件可能会发展到只需要一个人类生成的简短营销方案，结合AI和GenAI的力量，完成后续的战略、受众、旅程、内容和激活规则的创建。
然而，在我们达到这一点之前，营销人员需要深入学习GenAI。之前提到的Coleman Parkes研究发现，营销人员对GenAI使用的主要担忧是数据安全和隐私，其次是伦理问题、偏见、准确性、消费者信任和内部信任。通过培训，营销人员可以学习如何负责任地使用GenAI，从而缓解部分这些担忧。
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