至顶网软件频道消息: 随着人工智能逐渐深入营销领域,AI可能会对该领域产生何种影响已然引起了该领域的广泛关注。此前,由于消费者对少数机会主义倾向的畏惧以及科技的抵触情绪,导致营销人员对是否应该全面应用AI功能而犹豫不决。事实上,根据最近由社交媒体分析平台Sysomos联合The Drum进行的一项调查显示,目前仅有37%的营销人员会积极研究相关潜在使用实例。
而且我们有理由对人工智能对营销领域可能产生的影响持乐观态度。因为AI能够且正在为营销者创造机会,并提供工具与相关知识以解决我们目前所面临的一些最复杂的问题。如今,在机器学习与智能供应商的协助下,内容营销员的能力较以往而言得到了显著改善。
解决内容发现中的鸿沟
人工智能通过缩小内容发现中的鸿沟以实现对内容营销人员的协助。2016年,仅有30%的B2B营销员向内容营销协会上报表示,他们认为其所属组织在内容营销领域拥有理想的成效表现。这无疑意味着我们距离创作既高效又极富可行性的内容还有很长的道路要走。
如果从内容创作初期即采用机器学习技术,营销人员可极大地增加其所创作的内容被正确消费者发现并实施的可能性。而这一目标可通过一系列途径加以实现,具体包括有效利用当地需求、衡量关键机会的可能性以及明确消费者意图。我们曾有过合作关系的BrightEdge Content就高度依赖AI以协助其内容营销人员发现高竞争力内容的特征,同时对需要改进的内容提供实时建议。
除了内容管理与维护之外,机器学习还可以在消费者极具个性化的浏览过程中通过使用预测性智能与其建立联系,从而提高相关内容被发现的机会。企业--诸如Salesforce等--正在利用此项技术预测内容对于个体消费者的实用性与关联度。
消除猜测
内容营销员比较擅长围绕需求量有可能增大的信息进行内容规划。然而,实际上此类经验猜测很可能是一类回报较低的支出。AI可以引导营销人员制作更有价值且能够进行分析与实时策略规划的内容,并可以通过切题的关键词与图表提高内容的发现率。在此之中,AI的优势之一是其具备识别内容早期趋势的能力--尤其是对特定人群有意义的内容,而该项能力的具体实现则是通过使用一定的算法追踪并识别存在于互联网上--特别是社交媒体平台,如Twitter--的新兴对话。此外,这些产品还能够整理已发布的内容以识别无关联信息、垃圾帖子与不信任来源等,从而让企业能够专注于为其受众提供最具吸引力的内容。
紧跟行业变化
尽管大多数企业为了紧跟营销行业的发展速度已经不堪重负,但奈何彻底放弃的成本同样是其不可承受之痛。如今,机器学习平台能够捕获数百万个数据点,这意味着内容营销人员在保持SEO最新变化与内容最佳表现格式方面不再是孤军奋战。此外,由于搜索领域不断变化的性质,基于AI的解决方案可以自动适应内容格式与标准的变化,所以我们将不再需要把注意力放在这一方面。
人工智能所具备的所有优点最终都归结为其能够让营销人员理智地面对不断变化的环境:智能内容。自我意识与自我调节的内容、从产生之初即提升其发现率与关联度,这些对于目前已经不堪重负的营销人员而言看似痴心妄想,但人工智能与机器学习技术确实能够让我们的生活变得更加简单。从多个方面看来,尽管智能内容真正的能力还尚未完全得以开发,然而目前的智能内容已具备的能力具体包括根据消费者需求更改内容显示格式,实时提供具体建议内容以及自动更新模式以匹配行业变化。
据Narrative Science报道,截至2018年,62%的企业将会使用AI技术。如果该预测成立且营销人员希望与消费者保持相关性并持续吸引消费者,那么明智的选择无疑应是全面接受人工智能。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由德累斯顿工业大学等机构的研究团队完成,旨在解决主动学习未被广泛应用的问题。研究者构建了包含460万种超参数组合的实验网格,系统分析了各参数对主动学习性能的影响。研究发现,不同策略实现间存在显著差异,基于边缘的不确定性策略整体表现最佳,随机选择约4000个超参数组合即可获得可靠结果。这些发现为设计可重现、可信赖的主动学习实验提供了明确指导,有助于降低入门门槛,促进技术在实际应用中的普及。
这项由英国爱丁堡大学和上海人工智能实验室研究者共同完成的工作提出了LongBioBench,一种用于评估长文本语言模型的新型基准测试框架。通过使用人工生成的虚构人物传记作为测试环境,该框架在保持可控性的同时,提供了更真实的评估场景。研究对18个长文本模型的测试表明,即使最先进的模型在检索、推理和可信任性方面仍存在显著挑战,特别是上下文长度增加时。研究还揭示了现有合成基准测试的设计缺陷和长上下文预训练的局限性,为未来模型开发提供了重要指导。
SuperWriter是一项来自新加坡科技设计大学和清华大学的突破性研究,通过模仿人类"先思考后写作"的过程,彻底改良了AI长文生成能力。该研究团队开发的框架包含三个关键阶段:规划、写作和修改,使AI能像专业作家一样进行结构化思考。实验结果表明,经过训练的SuperWriter-LM模型不仅超越同等规模的所有AI模型,甚至在某些领域表现优于规模更大的顶级模型,为AI辅助写作开创了新的可能性。
香港大学与阿里巴巴达摩院合作开发的LayerFlow是一种突破性的层级视频生成技术,能同时生成透明前景、完整背景和混合场景视频。该技术通过创新的框架设计将不同视频层级作为子片段连接,并引入层级嵌入使模型区分各层级。面对高质量训练数据稀缺的挑战,研究团队设计了三阶段训练策略,结合Motion LoRA和Content LoRA,实现了图像和视频数据的联合训练。LayerFlow不仅支持多层视频生成,还能实现视频分解和条件层生成,为视频创作领域带来革命性变革。