在最近的 Marketing Against the Grain 中，Kieran 和我使用 HubSpot 作为测试案例，探索 like 和 如何简化品牌跟踪。通过将人工智能驱动的见解与我们自己的公司内部数据进行比较，我们还评估了人工智能与传统跟踪方法的匹配程度及其更广泛应用的潜力。

人工智能驱动的品牌追踪机会

人工智能提供了一种更有效的方式来跟踪和评估品牌绩效，更快、更灵活地提供更快的见解。在这里，Kieran 和我探索了三个实际应用。

了解为什么客户选择您的品牌而不是竞争对手的品牌。

人工智能不仅仅涉及定量分析；它还涉及定量分析。它还通过分析在线客户反馈、评论、和讨论论坛。

当我们提示人工智能进行分析时，它确定了核心主题，例如易用性、集成功能和客户支持。这些发现与我们的内部数据非常吻合，展示了人工智能从公共平台快速提取准确见解的能力。

这为了解客户行为提供了一个宝贵的窗口，使营销人员能够改善品牌信息并围绕最能引起受众共鸣的属性制定获取策略。

估计您的 NPS 分数。

是客户忠诚度和品牌满意度的关键指标，但衡量起来通常既昂贵又耗时。

虽然人工智能（目前）还不能完全取代 NPS 调查，但它可以通过汇总在线反馈和分析来提供快速、非正式的估计。这有助于营销团队定期监控客户满意度并在正式 NPS 评估之间及时进行调整。

在我们的实验中，我们要求人工智能使用以下方法来估计 HubSpot 的 NPS：在线数据。人工智能产生的分数范围与我们的实际数据惊人地接近，并附有详细的理由，证明了人工智能作为传统 NPS 跟踪的有效代理的潜力。

衡量辅助品牌知名度。

辅助认知度，或者说消费者在提示品牌名称或徽标时对品牌的熟悉程度，是评估品牌知名度和市场竞争地位的关键指标。

传统上，这需要聘请研究公司来建立和开展广泛的调查，但人工智能通过分析公开数据和消费者情绪，再次提供了更快、更容易获得的替代方案。

在我们的实验中，我们使用 AI 来估计 HubSpot 在目标细分市场（拥有 200 到 2,000 名员工的公司）内的辅助认知度。有趣的是，这两个模型产生的结果略有不同，与 ChatGPT-4 相比，Claude 提供了更准确的估计。

这种差异凸显了咨询多方的价值多个人工智能模型可以更全面地了解您公司的情况。

优化品牌跟踪人工智能的战术技巧

人工智能很棒，但它并不完美。深思熟虑如何实施和管理人工智能营销工具，可以最大限度地发挥人工智能为您的品牌跟踪策略带来的价值。

这里有五个可行的提示，可确保您获得最佳结果。

1. 精心制作精准提示，获得准确的 AI 结果。

人工智能输出的质量与您构建请求的方式直接相关。明确定义您的目标受众、目标和背景，以帮助 AI 生成更有针对性和可操作性的见解。

2. 监控异常值并知道何时进行验证。

设置标记异常值，并在结果偏离预期时通知您。这有助于确定您何时应该投资手动分析或其他调查等资源来验证结果。

3. 将人工智能与您现有的工具和内部数据集成。

提高上下文准确性 by 将您的人工智能营销工具与内部数据（例如销售电话、社交媒体互动）相集成，以获取更个性化的人工智能洞察，从而反映您品牌的独特背景和定位。

4.定期评估和更新您的人工智能工具包。

人工智能模型在不断发展，因此必须确认您始终使用最新版本。定期检查和更新您的内容，以确保它们与您的营销团队和业务目标保持一致，从而随着时间的推移为您提供最有效的结果。

5. 立即构建您的营销人工智能生态系统。

“人工智能将在 12、18、24 个月内呈指数级增长，”Kieran 说道。因此，现在是构建您的营销 AI 基础设施的时候了，这样您就可以处于有利位置并足够敏捷，以便在未来的 AI 改进可用时立即进行集成。

在品牌跟踪中采用人工智能可以让您的团队更快地对市场变化和客户行为做出反应，同时也让您的人工智能营销面向未来战略。要了解有关用于品牌跟踪的人工智能的更多信息，请查看下面的《Marketing Against the Grain》全文：