在不断发展的数字营销环境中，人工智能的使用也正在迅速且高度横向地发展，并成为保持竞争力的关键因素，不仅在降低运营费用方面，在提高效率方面，而且在短期内也能获得积极的投资回报率。
但是我们如何制定有效的策略来利用这项创新技术呢？以下是我们学到的教训和我们的信念。
“从大处着眼，从小处着手，不断迭代”
将人工智能融入公司的整体营销战略时，采取循序渐进和迭代的方法至关重要。
首先确定一个小但重要的用例，该用例对运营流程有重大影响，包括耗时且低附 香港 WhatsApp 号码数据 加值的活动，这些活动可以轻松实现自动化而不会对组织产生重大影响，或者需要对组织、文化或人力资源管理进行重大变革。这种方法可以限制风险和投资，同时在短时间内带来切实的成果。
内部数据的质量、数量和相关性起着至关重要的作用
为了确保人工智能产生的结果与分配给它的任务始终匹配，必须建立一个合格的数据库来专门化 LLM 模型，并根据正在实施的用例为其提供尽可能准确的上下文。事实上，这种方法显著影响了模型的学习过程（微调）。此外，为人工智能模型提供业务规则为请求的任务提供了安全的环境，即使它们可以作为约束来限制响应的创造力。
撰写请求时表现出较高的精确度
优化AI响应的过程还涉及使用精细的提示技术，即将信息，指令，示例和组织它们的方式的集合传输给模型，以便获得与上下文相符的定性和定量最佳响应。例如，如果是诗意的描述或者需要解释或技术程序，则说明会有所不同。也称为“思路链”技术（CoT-Wei 等，2022），该技术允许人工智能通过使用示例呈现的中间推理步骤来获得复杂的推理技能。
“人参与其中”
了解这项技术的局限性在哪里（并准备在必要时进行更正），确保响应与具体查询一致，以便进一步衡量结果中规定的规则和过度创造力（所谓的“幻觉”）之间的距离。例如，回复通常达不到所需的字数或提及竞争品牌，但对使用歧视性或攻击性语言却非常严格。
衡量投资回报率
然而，人工智能在有限领域的应用使我们能够在短期内衡量切实的利益：衡量人工智能与人类时间相比的响应延迟、工具的运营成本和 SEO 性能提升，为我们提供了概念验证投资覆盖范围的可靠估计。