，The Content Machine 创始人，已掌握 AI 提示。他的测试网站上线仅 30 天，点击次数超过 36,000 次，展示次数超过 100 万次。他的所有内容都是使用人工智能创建的。

史密斯说：“我使用的是完全未经编辑的人工智能内容，直接来自 ChatGPT。人们有一个很大的误解，认为人工智能内容是垃圾或垃圾。

但是，如果您锁定 ChatGPT 进程，您就可以创建有用的内容！您不会通过“给我写一篇关于 x 主题的 1,500 字文章”类型的提示来创建高质量的内容。”

根据史密斯的说法，您可以采取更多措施来提高内容质量，他建议您，“添加独特的图像，添加指向其他上下文相关博客文章的内部链接，添加尽可能多的架构，并嵌入相关的 YouTube 视频。”

我们喜欢什么：通过深思熟虑的提示过程，亚当·斯密已经证明人工智能内容可以有所帮助，并且可以排名。 （如果有数据支持这一说法就更好了。）

使用人工智能并不一定是一种全有或全无的场景。您可以找到AI最有能力解决的机会或任务；然后你就可以做剩下的事情了。

Sara Cooper，网络战略总监，发现她的团队发现人工智能最有利于生成标题或文案部分。

Copper 表示：“最大的挑战之一是为 AI 提供正确的指令以获得我们正在寻找的输出，并学会不要预先向 AI 要求太多。

例如，随着团队开始利用人工智能在我们的网站上生成更多内容，很明显，支持标题或部分的个性化是最有效的复制而不是从头开始生成整个登陆页面。”

高级内容经理杰西卡·鲁恩 (Jessica Ruane) 赞同库珀的观点。 Ruane 说：“围绕人工智能的一个巨大挑战是在内容营销中有效地利用它。公司在内容创建过程中肯定会不同程度地使用人工智能。

有些人可能正在完全使用人工智能来编写内容，而另一些人则将其用于研究和灵感。在内容中实施人工智能的最佳方式是——慢慢来。专注于您想要使用的“声音”，并尝试重写短语来开始。”

我们喜欢什么：Ruane 和 Cooper 一致认为人工智能在内容写作中占有一席之地。同样，他们都认为人工智能的作用会根据营销人员认为更有用的方式而有所不同。考虑使用人工智能来完成不同的任务，并找到适合您和您的团队的方法。人工智能不必编写所有内容。

Sofia Inga Tyson，SEO 内容编辑，解决了人工智能挑战通过仔细的实验​​并向主要利益相关者充分披露来保证质量和品牌。

泰森说：“人们肯定担心在内容策略中使用人工智能会削弱网站的质量和整体权威。

企业通常热衷于尝试利用人工智能来扩展其内容制作，但内容作者自然担心人工智能大规模生成的内容会对现有的精心制作的内容的性能产生不利影响。

我认为管理利益相关者在这方面的期望非常重要，并确保向业务中的其他决策者披露这些风险，这可能会鼓励这种方法实现积极增长。

我还认为对人工智能生成的内容保持谨慎很重要，因为真正的影响不会立即显现出来。内容可能需要几个月甚至几年的时间才能根据人工智能的质量或使用情况而受到负面评价。

任何实验都应就是这样——小心、密切监控并保持一定规模，这意味着如果需要的话可以逆转。我认为这种方法会给很多内容作者带来安慰，因为它表明您正在谨慎对待人工智能的使用，而不是不小心危及您已经拥有的在线形象。”

我们喜欢什么：泰森的人工智能整体方法涵盖品牌声誉、团队和利益相关者。她认为利用人工智能的愿望可以满足使用它的团队的需求。当实验受到仔细监控时，我们希望所有参与者都能放心。

一旦您设置并使用人工智能，您就不想忽视最重要的质量检查。

SEO 主管 Annika Haataja 表示：“当您扩大人工智能的使用范围时，不要忘记监控质量和准确性。我们都知道人工智能有时会犯错误，如果团队不信任结果，可能会影响采用。

让人们审查人工智能输出的样本发现错误，并让他们对自己在此过程中的专业知识充满信心。”

我们喜欢什么：随着团队对人工智能的使用感到满意，围绕人工智能输出的努力可能会下降。 Haataja 提醒我们，随着人工智能采用规模的扩大，要时刻注意质量和准确性，这对我们所有人来说都是一个重要的提醒。

. 总监 Simon Brisk 发现人工智能偏见是一个挑战。有趣的是，一旦他的团队完善了数据源，他们就发现了更好的数据。

他说：“Click Intelligence 在集成 AI 时面临的一个重大挑战是确保数据完整性。人工智能模型的好坏取决于它们所训练的数据。不准确或有偏见的数据可能会导致误导性的营销决策。

“例如，在分析电子商务客户端的用户行为时，倾斜的数据最初表明对特定产品线的偏好。只有在细化数据源后，我们才意识到更全面的偏好趋势，从而重新校准我们的标记制定策略。”

我们喜欢什么：Brisk 在人工智能偏见方面的经验展示了潜在的影响和解决方案。通过重新校准数据源，Click Intelligence 可以根据可靠的数据重新校准其营销策略。

人工智能世界正在快速发展。总监 Chris Stott 建议保持领先于人工智能的发展。

他说：“在竞争中保持领先地位至关重要。对我们来说，持续提供卓越的价值至关重要。这意味着严格测试所有人工智能软件，以使我们保持领先地位，并保证我们为客户提供顶级结果。”

我们喜欢什么：将人工智能融入您的系统可以令人兴奋并赋予力量。从实验场所测试 AI 是与团队一起探索 AI 功能的好方法。您很快就会感受到什么可以支持您，什么也可以没有。

，高级技术编辑和营销g 内容经理，分享了克服数据完整性和变更管理的重要性。

她说：“变革管理和数据完整性是在营销中实施人工智能的两个重大障碍。为了获得准确的人工智能驱动洞察和决策，确保高质量、纯净的数据至关重要。

数据不一致可能会导致预测不准确和营销活动无效。投资数据清理、验证和数据集成工具来解决这个问题。

变更管理是另一个障碍。集成人工智能可能会破坏现有的工作流程，并要求团队成员掌握新技能。为了顺利实施，必须就人工智能的好处进行透明沟通，并培训团队成员以培养接受度和熟练程度。

与人工智能专家合作，整合团队决策，从试点项目入手，有助于整合人工智能，同时解决困难。系统化策略，持续训练宁和清晰的沟通确保更顺利的过渡并优化人工智能营销效益。”

我们喜欢什么：Shee 认识到你不必独自完成所有事情。您可以聘请专家并从试验项目开始，以帮助支持您的团队应对人工智能实施挑战。

只要遵循我在这篇文章中列出的指南，尝试人工智能自动化就没有什么坏处。

在最坏的情况下，你已经进行了一项实验（这不就是营销的全部内容吗？），在最好的情况下，你已经获得了支持人工智能努力成功的数据。当您的团队或利益相关者知道人工智能推动营销目标时，获得他们的支持会更容易。

此外，借助营销领导者的重要提示，您将获得最佳见解，使人工智能和营销取得绝对成功。

编者注：这篇文章最初发布于 2023 年 11 月，现已更新为了全面性。