一年前，我们在 LinkedIn 找到了完美的工作 — 令人着迷的工作、丰厚的薪水，以及我们需要的稳定的环境（照顾小孩和大额抵押贷款）。

然后我们看到了一些让我们摆脱这一切的东西。

我们看到的是两场革命的融合：生成人工智能和营销科学。在过去的一年里，我们对人工智能几乎保持沉默。为什么？因为我们每天的每一分钟都忙于使用它。我们一直在与最精英的营销机构合作，以发现人工智能在哪里失败、在哪里表现出色，以及最重要的是，它应该做什么工作。

今天，我们想分享我们的“杠杆三大定律”。这些法律将利用人工智能获取战略优势的国家与那些只是玩最新战术玩具的国家区分开来。

将其视为营销未来的现场指南。

指挥守则：业余爱好者与专家

想象一下你自己坐在圣安威三角钢琴。你会演奏什么类型的音乐？我们应该期待巴赫的《哥德堡变奏曲》还是《筷子》？如果你只会弹筷子，是因为施坦威坏了，还是因为你从来没有练过钢琴？

在人工智能的类比中切换工具，你会发现人工智能对话的核心是一个巨大的误解：使用人工智能不需要技能或练习的想法。

事实上，人工智能创造的影响力与其玩家的技能成正比。

我们可能已经练习 AI 钢琴超过 500 小时，而且如果我们自己这么说的话，我们已经做得相当好了。但与我们的首席技术官布莱恩·瓦特罗巴（Brian Watroba）相比，我们只是蹒跚学步的孩子，他也可能是莫扎特。我们可以演奏单一的旋律；布莱恩可以指挥交响乐。就像一位知道何时引入管弦乐队各个部分的指挥大师一样，Brian 可以编排各种人工智能模型来远距离演奏音乐超出了我们的能力范围。

不同“温度”下的不同模型在不同的任务上表现出色。将它们视为人工智能乐团中的部分。

指挥家用动态来标记他们的乐谱——从极弱（非常柔和）到极强（非常响亮）。人工智能专家通过控制每个模型的“温度”来标记他们的代码。温度决定了输出的创造性或保守性。低温会产生谨慎的、可预测的反应。让 AI 给你讲一个睡前故事，低温模型会说：“从前，城堡里有一位公主。”如果你将温度设置得更高，你会鼓励意想不到的飞跃，比如：“从前，卡特·史蒂文斯将鳄梨飞往土星。”

不同温度下的不同模型擅长执行不同的任务。将它们视为人工智能乐团中的部分。有些就像铜管部门，计算能力强大的表现和逻辑推理。其他的就像弦一样，为写作和创意任务带来细微差别和艺术性。想象一下，您正在分析新广告活动或新产品的概念。黄铜部分可以在低温（0.2）下工作，计算相关品类切入点的财务价值。然后，您可以转向弦乐部分，在更高的温度 (0.6) 下，集思广益，想出在特定购买情况下获胜的非传统方法。

如今，大多数营销人员认为“AI”意味着“ChatGPT”。但 ChatGPT 只是众多模型之一，其温度是预先设定的以标准化输出。这是一个主要限制。因此请记住，当有人说“AI 无法完成 X”时，他们真正想说的是“我无法让 AI 完成 X”。

他们将不熟练的演奏者与损坏的钢琴混淆了。

三大革命正在汇聚但只有优秀的营销人员才能受益

毕加索预言：正确答案与正确问题

1968 年，一位采访者询问巴勃罗·毕加索 (Pablo Picasso) 对计算机的看法。 “计算机毫无用处，”他嘲笑道。 “他们只能给你答案。”

恕我直言，巴勃罗在预测计算机革命方面做得非常糟糕。但他在预测人工智能革命方面做得非常出色。这就引出了我们的第二定律：人工智能创造的影响力与营销人员和程序员的综合技能成正比。

我们大多数人都专注于人工智能可以做什么，而不是争论人工智能应该做什么。但我们忽略了一个基本事实：人工智能是有史以来最愚蠢的，但它已经和许多博士一样聪明。

真正的挑战不是人工智能可以做什么——人工智能可以越来越多地做任何事情——而是人工智能应该做什么。随着答案变得丰富，竞争优势将属于m营销人员知道如何提出比竞争对手更聪明的问题。

以品牌健康为例。我们发现综合受众可以非常准确地衡量品牌知名度——相关性通常高于 0.80。但当我们与客户分享这些数据时，我们遇到了一个更根本的问题：意识实际上并没有那么有用。技术决策者对 AWS 的认知度接近 100%，但这并没有告诉他们的营销团队任何有关如何推动增长的信息。重要的是心理可用性：当初创公司需要快速扩展时、当企业面临安全挑战时，或者当企业的发展超出其当前的云基础设施时，是否会想到 AWS？纯粹的意识告诉您人们是否知道您的品牌存在。心理可用性告诉您他们是否会在重要的时候想到 AWS。

现在，如果没有人工智能，您也许可以每年针对单一市场和类别开展一项心理可用性研究。借助 AI，您可以部署 100 名每年进行 20 个不同类别和 50 个不同市场的研究。但首先您需要知道要寻求心理可用性而不是意识，这意味着您需要研究有关营销有效性的文献。

我们不断地想起《黑暗骑士》中的那个场景，小丑将自己比作一只追车的狗。 “如果我抓住了它，我就不知道该怎么办了！”人工智能将使数据更容易获取。但数据只有在推动决策时才有价值。

综合策略：艰苦的工作与轻松的工作

您想让机器人帮您擦地板或游览阿马尔菲海岸吗？您愿意让人工智能编写您的广告文案还是运行您的市场细分？

我们的最后一条定律：人工智能的收益与营销任务的难度成正比。

对于人工智能产生的颠覆来说，没有什么任务比……策略更成熟的了。没错，我们谈论的是分段的艺术和科学化、目标定位和定位（STP）。

“这不是一个灌篮”：人工智能将如何影响细分和定位？

传统的营销策略一直是一场成本高昂、耗时的噩梦。咨询公司为数月的艰苦工作收取数十万美元的费用。您需要大量的客户样本、广泛的调查和复杂的分析来确定细分市场。针对性研讨会、竞争性地图、无休止的定位辩论——这个过程是如此令人不愉快，以至于大多数营销人员完全跳过战略并直接跳入战术。

如果你把最困难的工作交给人工智能——比如细分、定位和定位——那么收益可能是革命性的。

六个月后，BCG 将为您提供 600,000 英镑的静态策略。而且，如果您的销售团队拒绝目标优先级或您的定位变得过时，您将采取大多数营销人员所做的事情：pu抽屉里有 600 张幻灯片，再也不用去想它了。

现在，想象一下由先进的人工智能系统构建的实验室制定的策略，而不是人造策略。实验室培育的版本不仅生产速度更快、成本更低——节省的时间和金钱是惊人的，但令人惊讶的是，这甚至不是主要好处——真正的革命是将战略制定从年度活动转变为持续的对话。

借助人工智能，您可以快速测试不同的战略组合，尝试各种细分定义、目标优先级和定位区域，直到找到最有利可图的选择组合。然后，您可以将这些选项提供给内部利益相关者，纳入他们的反馈并实时生成新的变化。当市场状况发生变化时，您只需单击一个按钮即可改进策略以保持最新状态。

如今，营销人员目光短浅地专注于使用人工智能来完成写作等简单任务社交帖子。但如果你把最简单的工作交给人工智能，效率的提升将是有限的。如果你把最困难的工作交给人工智能——比如细分、定位和定位——那么收获可能是革命性的。

真正的泡沫即将破裂

我们比任何人都更喜欢热门的逆向思维。

但“人工智能被过度炒作”可能是营销领域最冷漠的说法。去年我们一直在为顶级品牌制定实验室营销策略。让我们充满信心地告诉您，人工智能并没有被过度炒作。如果说有什么不同的话，那就是它的宣传力度不够。

泡沫不在于人工智能，而在于对人工智能的否认。

大多数营销人员将人工智能视为文案助理，而不是战略策划者。

这才是真正的泡沫。而且快要爆了。

如果您没有从人工智能中获得影响力，请考虑我们的关键原则：您是否像指挥家一样对待它，编排g 不同的模型适合不同的任务？您使用人工智能是为了追踪错误的数据还是做出正确的决策？最重要的是，您是否部署人工智能来应对营销中最困难的挑战（例如策略），而不是最简单的任务？

管弦乐队正在等待。你准备好进行指挥了吗？

Peter Weinberg 和 Jon Lombardo 是 Evidenza 的联合创始人，Evidenza 是一家人工智能公司，使用合成数据生成财务友好的营销计划。