不可否認，去年人工智慧的複雜性和採用率呈現爆炸性成長。無論行銷人員走到哪裡，要么有新的解決方案出現，要么他們現有的技術工具正在進行人工智慧改造。這種趨勢是完全合理的，因為人工智慧在簡化工作流程、擴展內容和產生深刻見解方面擁有良好的記錄。然而，行銷人員在選擇人工智慧時必須具有策略性。並非所有人工智慧解決方案都是平等的，辨別人工智慧洗過的產品和那些提供真正價值的產品至關重要。
為此，行銷人員需要了解人工智慧背後的模型，或者更好的是，了解協同工作以獲得一流結果的人工智慧模型的集合。
為什麼行銷人員應該採用整體方法？
在人工智慧中，整合方法表示每個輸出中同時運行的多個模型。單一模型和合奏 白俄羅斯 電話號碼資源 模型方法之間的區別類似於單一小提琴與整個管弦樂團的區別。雖然每種工具都能創造價值，但幾種工具的共同作用會創造出真正神奇的東西。
擴充應用
模型越多，行銷人員可以利用人工智慧做的事情就越多。然而，僅僅獲得多種人工智慧驅動的工具並不能解決問題。雖然不同的解決方案可以產生副本或影像，但它們無法協同工作以實現無縫、一致的輸出。
這是整體模型的最大優勢之一：在這裡，行銷人員可以製作包含品牌文案和針對客戶個人化的圖像的複合內容。透過同步每個模型，行銷人員可以製作考慮到每種情況的有效、相關的內容。
提高準確性
任何人工智慧的輸出都可能會出現刻板印象、偏見和不準確的情況。為什麼？因為人工智慧的輸出是基於給定的任何資料集和模型；如果數據不完美，輸出也不會完美。
想想任何原型——雖然這些關聯並不準確，但大量有偏見的輸入可能會扭曲人工智慧產生的任何內容。這就是為什麼選擇使用不同資料集和模型集合的人工智慧解決方案如此重要，這些模型不斷更新和訓練以解決偏差。透過不依賴單一類型的人工智慧，行銷人員可以降低內容有偏見的風險。
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