大规模部署AI营销内容的框架
随着营销部门越来越依赖人工智能来生成文案并加速日常工作流程，一个实际问题已成为讨论的核心：团队如何在获取技术速度优势的同时，不放弃决定营销活动成败的人类判断力？宾夕法尼亚州立大学一位研究员及其合著者最新发表的一项研究提出了答案，概述了一种大规模发布AI生成营销内容的方法，同时减少对传统上发布前昂贵且耗时的测试的依赖。
这项研究发表在《市场营销研究杂志》上，由宾夕法尼亚州立大学斯米尔商学院市场营销助理教授Wreetabrata "Wreeto" Kar与合著者共同领导。其核心论点是，在营销中采用AI不仅仅是购买工具的问题——而是设计一个将人类专业知识保留在流程中的过程。
营销人员已经在如何使用AI
在与该研究相关的一次问答中，Kar详细介绍了AI融入营销工作的多种方式。内容创作仍然是最显眼的用例，但远非唯一。团队现在依靠AI处理曾经耗费数小时人工的大量任务。
最显眼的应用
- 起草电子邮件、社交媒体帖子、广告和产品描述
- 制作图片和短视频素材以配合营销活动
超越文案撰写的工作
AI在营销中的应用范围远不止文本和视觉内容。据Kar介绍，营销人员还使用这些系统来生成营销活动概念、调研市场，以及分析数据以细分客户，从而为每个群体量身定制信息。一些组织走得更远，使用AI预测客户行为并自动化客户旅程的部分环节。
- 头脑风暴和生成营销活动创意
- 开展市场调研
- 分析数据以将客户分组，实现个性化信息传递
- 预测客户下一步行为
- 自动化客户旅程的选定步骤
综合来看，这些用途表明AI已不再是小众新奇事物，而更像是营销组织内部的一个运营层——它触及创意构思、调研、生产和交付。
益处与挑战
速度是最突出的优势
当被问及AI在营销中的优势时，Kar首先指出的是速度。这项技术使营销人员能够生成和探索比以往多得多的创意，缩短了从空白页面到可行概念之间的距离。它还使个性化变得容易得多，因为团队可以为不同类型的客户撰写不同的信息，而不必满足于单一的通用推销。
困难所在
让AI具有吸引力的规模化也带来了压力。更多内容意味着更多决策，而传统测试——既昂贵又缓慢——无法跟上团队现在能够产出的内容量。这种矛盾正是新框架旨在解决的问题，其方式是减少必须仅由传统测试承担的负担。
拟议框架的内部机制
Kar及其合著者开发的方法关键在于从企业已经做过的事情中学习。该框架不是从头评估每一条新的AI生成内容，而是训练AI模型，利用公司以往营销活动的表现数据来筛选新内容。经过这种训练后，模型会向营销团队返回内容推荐和评分，为人们决定投放什么提供更快的依据。
这种设计实际上将组织自身的营销活动历史转变为一种筛选机制。模型充当第一道过滤器，而营销人员则运用其专业知识来处理收到的推荐。从这个意义上说，该框架并非试图将人从流程中移除——而是试图定位AI，使人类注意力花在最值得关注的决策上。
为什么业务背景很重要
Kar强调，AI应用只有扎根于使用它的企业的具体情况时才能发挥最佳效果。为一个公司筛选内容的模型，其依据是该公司的营销活动、客户和结果；使推荐有意义的，是组织自身生成的数据。这与一种观念不同，即认为单一现成工具可以同样好地服务于每一位营销人员。
这种对背景的强调也解释了为什么研究人员将AI定位为营销专业知识的补充，而非替代。模型产生的评分是决策的输入，而不是决策本身。
人力资本是决定性因素
也许研究附带讨论中最值得注意的主题是人的作用。Kar将人力资本描述为使这些技术成功运作的关键。重点不仅仅是营销人员必须正确操作工具；还在于AI系统的有效性取决于人们为其带来的知识、判断力和组织理解。
这种表述反驳了一种常见假设，即采用AI纯粹是一项技术工作。在实践中，公司从AI生成内容中获取的价值，将取决于其人员能否很好地解读推荐、识别建议何时不切实际，并将输出与品牌试图实现的目标联系起来。
电子邮件营销活动示例说明了什么
为了展示该框架的实际运作，研究人员以一项大规模电子邮件营销活动为例。该练习展示了新方法如何通过将数据分析与营销人员的评估相结合，帮助预测营销活动是否会成功——这种配对反映了该研究更广泛的论点：人类和机器输入结合使用时最为强大。
这对营销团队意味着什么
对于正在权衡如何将AI更深入引入营销运营的组织，该研究指出了几点实际考虑：
- 将过往营销活动表现视为一种资源，而不仅仅是记录——它可用于训练筛选新内容的模型。
- 预期AI会加速创意构思和个性化，而不是消除监督的必要性。
- 建立流程，让模型生成的评分用于指导营销人员决策，而不是取代它们。
- 认识到工具必须适应公司自身背景才能真正有用。
- 投资于最终决定AI输出能否转化为成果的人类专业知识。
未来之路
这项研究出台之际，营销团队能够产出的内容量正在迅速上升，而验证这些内容的方法却未能跟上。通过提出一种利用公司自身历史表现数据筛选AI生成材料的方法，Kar及其合著者提供了一条规模化路径，且无需放弃营销人员的判断力。这一教训与其说是用自动化取代传统测试，不如说是重新设计工作流程，让数据缩小范围，由人类专业知识做出最终决定。
本文基于Phys.org的报道。阅读原文。
Originally published on phys.org
