2023年市场上出现了一些生成式人工智能技术，2024年营销人员开始认真使用它们。那么2025年等待我们的是什么？
据估计，全球 39% 的公司将处于人工智能采用曲线的实验阶段。这就是等待我们的。
如果消费者市场有任何迹象的话，那么不久之后，营销团队就会真正被迫适应——只是为了确保自己在竞争中的地位。虽然集成人工智能工具可能会扰乱业务运营，但早期采用者的长期竞争优势已经很明显。因此，如果您正在考虑冒险一试，那么您的时机可能很快就会到来。
当然，我们不会让你独自发表这样的评论。要从集成人工智能中获得真正的价值，您需要了解什么？以下是 2024 年人工智能在 B2C 营销中的优势和当前挑战。
生成式人工智能：我们所知道的
生成式人工智能是人工智能的一个分支，旨在生成文本、图像和音乐等内容。它使用神经网络模型在训练期间从大数据集中识别模式和关系 - 类似于人脑。这使得生成式人工智能能够产生模仿其训练数据特征的新颖输出。
预测人工智能等更传统的模型侧重于分类或预测，使用历史数据和 阿富汗电话号码数据 建模来预测未来趋势。它们帮助我们根据模式做出明智的决策。毫不奇怪，生成式人工智能可以创造最大价值的两个公认领域是营销和销售。
AI模型是如何训练的？
训练数据是输入到人工智能模型中的一系列信息输入，用于教会它准确识别图像和趋势。这些数据当然可以由人类活动生成或以其他方式为训练目的而生成，这被概括为“合成数据”。
营销人员使用人工智能做什么？
今年，我们从布拉夫顿回到了狩猎采集的根源，以获取一些我们自己的数据。在一项调查中，我们向 LinkedIn 社区询问了他们在 2024 年 2 月左右面临的最大营销挑战。
人工智能用于 B2C 营销 Brafton LinkedIn 民意调查
尽管有生成式人工智能，但 29% 的受访者发现在按计划创建引人入胜的内容的同时仍然具有挑战性。在另一项调查中，我们发现内容创建和分发仍然是受访者内容流程中最长的阶段。
这表明，虽然生成式人工智能正在改变内容创作，但显然还需要进一步完善才能发挥其潜力。挑战在于生成内容并优化其整个生命周期，以跟上不断变化的需求。
人工智能最大的挑战是什么？
数据安全是B2C 营销人员拥抱人工智能的潜在障碍。由于通常需要大量个人消费者数据，因此网络攻击（例如网络钓鱼或恶意软件）可能会导致数据泄露，从而使敏感信息面临风险。
机器学习攻击可以操纵人工智能算法来改变行为或通过人工智能驱动的检测模型无缝过滤。这意味着生成式人工智能生成的任何内容，无论是视觉内容还是书面内容，都可能容易被剽窃。这给质量保证造成了障碍，或者在最坏的情况下，可能导致不道德的内容创建和合法的版权索赔。