Tầm ảnh hưởng của AI – Trí tuệ nhân tạo- đối với Marketing.

Nhưng trong khi chúng ta thường nói về việc sử dụng hoặc kết hợp AI trong tiếp thị, vậy chúng có ý nghĩa gì trong việc tiếp thị? Nó tác động và ảnh hưởng như thế nào trong thực tế?

Dưới đây là 15 ví dụ về AI đang hoạt động trong ngành tiếp thị.

1. Khuyến nghị về sản phẩm / nội dung

Việc thực hành phân cụm các hành vi của khách hàng để dự đoán các hành vi trong tương lai bắt đầu từ năm 1998, với một báo cáo về ‘giá sách kỹ thuật số’ của Jussi Karlgren, một nhà ngôn ngữ học tính toán người Thụy Điển tại Đại học Columbia. Cũng trong năm đó, Amazon bắt đầu sử dụng bộ lọc cộng tác của Cameron để kích hoạt các đề xuất cho hàng triệu khách hàng.

Chuyển nhanh đến năm 2019 và một số công ty kỹ thuật số thành công nhất đã xây dựng các dịch vụ sản phẩm của họ xung quanh khả năng cung cấp các đề xuất nội dung hoặc sản phẩm có liên quan và được cá nhân hóa – bao gồm Amazon, Netflix và Spotify. Như Lori Goldberg đã viết trong một lịch sử ngắn gọn về trí tuệ nhân tạo trong quảng cáo cho Econsultancy, tất cả đều xuất phát từ việc phân cụm dựa trên AI và diễn giải dữ liệu người tiêu dùng được ghép nối với thông tin hồ sơ và nhân khẩu học. Các hệ thống dựa trên AI này liên tục thích ứng với sở thích và không thích của bạn và phản ứng với các đề xuất mới được điều chỉnh theo thời gian thực.

Các thương hiệu lớn khác hiện đang làm theo với các khuyến nghị do AI cung cấp. Ví dụ: Sky đã triển khai mô hình máy móc tự động được thiết kế để đề xuất nội dung theo tâm trạng của người xem . Khi khách hàng quen với mức độ khuyến nghị được cá nhân hóa được cung cấp bởi các dịch vụ như Netflix và Spotify, họ tìm kiếm các thương hiệu khác để cung cấp trải nghiệm tương tự.

Các nhà xuất bản cũng đang triển khai các tiện ích đề xuất nội dung do AI cung cấp có thể xác định nội dung liên quan đến bề mặt với độc giả và thậm chí cá nhân hóa các đề xuất đó dựa trên thói quen duyệt web của độc giả. Gần đây chúng tôi đã giới thiệu một tính năng như thế này trên Econsultancy: thanh bên ‘Được đề xuất’ của chúng tôi được cung cấp bởi một công cụ có tên IDIO, tìm hiểu sở thích của độc giả khi họ duyệt và sử dụng tính năng này để đề xuất các bài viết mà họ có thể quan tâm.

2. Lọc và phân tích dữ liệu

Tiếp thị đang trở thành một môn học ngày càng dựa trên dữ liệu và việc sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn là chìa khóa để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, cá nhân hóa, nhắm mục tiêu và hơn thế nữa.

Tuy nhiên, việc hợp nhất dữ liệu đó ở quy mô một khi nó đã được thu thập và phân tích nó để xác định các mẫu, thật tẻ nhạt và khó khăn cho con người. Đây là nơi AI xuất hiện: một trong những thế mạnh lớn của AI tại nơi làm việc là khả năng đảm nhận các nhiệm vụ tổ chức và phân tích phức tạp, khó có thể hoặc không thể thực hiện được, giúp con người thực hiện một cách trực quan, sáng tạo hơn công việc mà họ phù hợp hơn.

3. Công cụ tìm kiếm

AI đã có tác động sâu sắc đến cách chúng ta tìm kiếm và chất lượng của trải nghiệm tìm kiếm, mà chúng ta thường có xu hướng được chấp nhận vào năm 2019.

Google lần đầu tiên bắt đầu đổi mới với AI trong tìm kiếm vào năm 2015 với việc giới thiệu RankBrain, thuật toán dựa trên máy học của nó . Kể từ đó, nhiều trang web thương mại điện tử (bao gồm cả Amazon) đã theo bước của Google và kết hợp AI vào các công cụ tìm kiếm của họ để giúp tìm kiếm sản phẩm thông minh hơn.

Với những đổi mới như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm ngữ nghĩa, công cụ tìm kiếm có thể xác định các liên kết giữa các sản phẩm và đề xuất các mặt hàng tương tự, tìm kết quả tìm kiếm có liên quan và tự động sửa lỗi, giúp người tiêu dùng khám phá sản phẩm ngay cả khi họ không biết chính xác những gì họ ” Đang tìm kiếm”.

4. Tìm kiếm trực quan & nhận dạng hình ảnh

Tương tự, những tiến bộ trong nhận dạng và phân tích hình ảnh AI đang giúp có thể đạt được những điều tuyệt vời với tìm kiếm trực tuyến.

Mặc dù vẫn còn sớm cho công nghệ, tìm kiếm trực quan – hành động sử dụng tìm kiếm để tìm kết quả tương tự với nhau, giống như cách tìm kiếm dựa trên văn bản của truyền thống tìm thấy kết quả của một chủ đề tương tự – đang trở nên nhiều hơn phổ biến nhờ các nền tảng như Pinterest và công nghệ như Google Lens.

Tìm kiếm trực quan có một số ứng dụng hữu ích trong tiếp thị và bán lẻ. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để cải thiện việc bán hàng và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: thay vì giới thiệu các sản phẩm dựa trên hành vi hoặc mua hàng trong quá khứ của người mua, công nghệ tìm kiếm trực quan có thể đề xuất các sản phẩm có liên quan dựa trên cách họ nhìn, giúp người mua hàng tìm thấy các mặt hàng tương tự hoặc bổ sung phong cách.

Công cụ tìm kiếm trực quan Match Match của Asos hoạt động theo cách tương tự, cho phép người mua hàng chụp ảnh hoặc tải lên hình ảnh và tìm kiếm danh mục sản phẩm của Asos cho các mặt hàng (hoặc các mặt hàng tương tự) có trong hình ảnh đó. Những công cụ này khuyến khích người mua sắm coi các nhà bán lẻ là điểm đến của các mặt hàng mà họ có thể thấy trên tạp chí hoặc trong khi ra ngoài, giúp họ mua sắm sản phẩm hoàn hảo ngay cả khi họ không biết đó là sản phẩm gì.

Cuối cùng, nhận dạng hình ảnh cũng mang lại cho các nhà tiếp thị một lợi thế trên phương tiện truyền thông xã hội bằng cách cho phép họ tìm cách sử dụng các sản phẩm và logo thương hiệu và xác định xu hướng trực quan. Điều này được gọi là ‘lắng nghe xã hội trực quan’ và nó có thể cho phép các thương hiệu nhận ra vị trí và cách khách hàng tương tác với thương hiệu, logo hoặc sản phẩm của họ ngay cả khi không được gọi bằng tên.

5. Phân tích tình cảm và lắng nghe xã hội

Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã được chứng minh là cực kỳ hữu ích cho các nhà tiếp thị muốn phân tích sự hiện diện thương hiệu của họ và các cuộc trò chuyện xung quanh thương hiệu của họ, trên phương tiện truyền thông xã hội và sử dụng chúng để nhắm mục tiêu các chiến dịch.

AI cho phép các thương hiệu thực hiện phân tích tình cảm trên các cuộc trò chuyện xã hội và hiểu thái độ phổ biến đối với thương hiệu và sản phẩm của họ. Điều này có thể cho phép họ phát hiện ra các vấn đề tiềm ẩn và chống lại chúng trước khi chúng trở nên quá phổ biến, phức tạp. Ví dụ, Samsung – hợp tác với công ty hiểu biết người tiêu dùng AI Crimson Hexagon – đã có thể phát hiện và chống lại sự không hài lòng của khách hàng với tông màu đỏ trên màn hình của mẫu điện thoại thông minh S8 mới phát hành nhờ lắng nghe xã hội.

Phân tích tình cảm và lắng nghe xã hội cũng có thể được sử dụng để phát hiện ý định mua hàng bằng cách phân tích những cách mà người tiêu dùng đang nói về một sản phẩm – ví dụ như trên thị trường cho một điện thoại mới. Samsung S8 có ai không? Làm thế nào để nó giữ được? Hay hoặc iPad đã mượn iPad của bạn trai tôi và bây giờ tôi đang nghĩ về việc có được một chiếc Tấn – có thể cho phép các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu quảng cáo hoặc giảm giá theo chiến lược.

6. Phân loại sản phẩm

Một số nhà bán lẻ và nhà tổng hợp trực tuyến đã phát hiện ra mức độ mà AI có thể là làm cho quá trình gắn thẻ và phân loại sản phẩm hiệu quả hơn. Stuart McClure, người sáng lập LoveTheSales.com, đã nói chuyện với biên tập viên Econsultancy Ben Davis để giải thích cách thức và lý do công ty sử dụng AI để phân loại sản phẩm:

Nhà bán lẻ của One One có thể cung cấp cho chúng tôi dữ liệu tuyệt vời và một nhà cung cấp khác có thể cung cấp cho chúng tôi cùng một bộ sản phẩm nhưng với dữ liệu khủng khiếp. Chúng tôi sử dụng một công cụ phân loại dựa trên văn bản, đào tạo các mô hình khác nhau với các ví dụ tích cực và tiêu cực.

Điều này có nghĩa là ngay cả khi các nhà bán lẻ khác nhau sử dụng ngôn ngữ khác nhau để mô tả cùng một sản phẩm – ví dụ, giày trainer trainer, giày bóng rổ và giày sneaker – thuật toán có thể hiểu rằng các sản phẩm giống nhau và gắn thẻ chúng phù hợp . Điều này có thể hiệu quả đến mức cho phép thuật toán xác định chính xác một sản phẩm dựa trên không có gì ngoài ngữ cảnh:

Điều thú vị là, chúng ta sẽ có những ví dụ, vô số chúng, trong đó bạn sẽ nói 100 chiếc áo sơ mi và sẽ có một phần dữ liệu không có gì để nói đó là chiếc áo, nhưng là mẫu đã phân loại nó chính xác như một chiếc áo vì bối cảnh xung quanh, Mc Mcure nói với Econsultancy.

7. Giá sản phẩm

Thay đổi giá dựa trên nhu cầu không có gì mới – nghĩ rằng thay đổi giá phòng khách sạn tùy theo mùa – nhưng khi AI tham gia vào phương trình, giá có thể được xác định và tối ưu hóa với một mức độ chính xác hoàn toàn mới, tính đến nhiều loại dữ liệu.

Học máy có thể được sử dụng cho những việc như định giá động, phân tích các mẫu dữ liệu của khách hàng và dự đoán những gì họ có khả năng sẵn sàng trả, và cả khả năng tiếp nhận các ưu đãi đặc biệt của họ. Điều này cho phép các doanh nghiệp nhắm mục tiêu cho họ với độ chính xác cao hơn và tính toán mức chiết khấu chính xác cần thiết (hoặc không cần thiết) để kéo vào bán hàng.

Giá động cũng có thể được sử dụng để so sánh giá sản phẩm của các doanh nghiệp với đối thủ cạnh tranh của họ, để xác định xem giá của họ quá cao, tương đương hay quá thấp.

AirBnB là một thương hiệu đã xây dựng và cải tiến một hệ thống giá động cực kỳ tinh vi để giúp chủ sở hữu tài sản xác định giá mà họ nên niêm yết tài sản của họ. Nó tính đến nhiều yếu tố bao gồm vị trí địa lý, tính năng liệt kê, sự kiện địa phương, hình ảnh và đánh giá, cũng như nhu cầu thị trường và thời gian đến ngày đặt phòng.

Các tính toán này được cung cấp cho người dùng dưới dạng ‘mẹo về giá’, họ sẽ chọn theo dõi hoặc bỏ qua; sau đó hệ thống sẽ theo dõi xem danh sách có thành công hay không và điều chỉnh thuật toán dựa trên kết quả. Bạn có thể đọc thêm về hệ thống hấp dẫn này và cách nó được phát triển trong hồ sơ này được xuất bản bởi IEEE Spectrum .

8. Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán, thực hành trích xuất thông tin từ các bộ dữ liệu để dự đoán xu hướng trong tương lai, có thể được sử dụng để có hiệu quả lớn trong việc cải thiện dịch vụ khách hàng và trải nghiệm khách hàng.

Phân tích dự đoán là một khả năng mang tính cách mạng của AI vì trước đây chỉ có thể xác định hồi tố các xu hướng từ các bộ dữ liệu. Nhờ trí thông minh nhân tạo, những thứ trước đây chỉ có thể được xác định hồi tố có thể được mô hình hóa một cách đáng tin cậy và các quyết định được đưa ra dựa trên các mô hình đó.

Phân tích dự đoán có thể được sử dụng trong thương mại điện tử để phân tích hành vi mua của khách hàng và xác định khi nào họ có thể thực hiện mua lặp lại hoặc mua một thứ gì đó mới. Sử dụng phân tích dự đoán, các nhà tiếp thị có thể kinh nghiệm và hành động của khách hàng kỹ sư đảo ngược để xác định chiến lược tiếp thị nào mang lại kết quả tích cực.

Các công ty như FedEx và Sprint cũng đang sử dụng các phân tích dự đoán để xác định chính xác các khách hàng là những nhân tố rủi ro chuyến bay của Cameron và có thể chuyển sang đối thủ cạnh tranh .

Trong dịch vụ khách hàng, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để dự đoán âm lượng cuộc gọi cao hoặc thấp và đảm bảo rằng các đường dây điện thoại (và các cửa hàng khác) được bố trí đầy đủ.

9. Nhắm mục tiêu & phân khúc đối tượng

Để các nhà tiếp thị tiếp cận khách hàng của họ với mức độ cá nhân hóa mà nhiều người mong đợi, họ cần nhắm mục tiêu các phân khúc ngày càng chi tiết.

AI có thể được sử dụng để đạt được điều này. Dựa trên dữ liệu mà các nhà tiếp thị đã có về khách hàng của họ, các thuật toán học máy có thể được đào tạo dựa trên tập huấn luyện tiêu chuẩn Vàng của Vàng để xác định các biến quan trọng và thuộc tính chung và thậm chí chọn ra các liên hệ được xác định không chính xác.

Mức độ mà các nhà tiếp thị có thể phân khúc khách hàng của họ đến dữ liệu họ có – phân khúc có thể đơn giản như giới tính và tuổi tác, hoặc phức tạp như các hành vi trong quá khứ và mua personas.

Phân khúc cũng không phải là tĩnh. Phân đoạn động là một ứng dụng của AI có tính đến thực tế là hành vi của khách hàng hiếm khi được cố định hoặc không thay đổi và mọi người có thể thực hiện các hành động khác nhau vào các thời điểm khác nhau vì những lý do khác nhau.

Ví dụ: nếu một người trẻ tuổi tặng quà cho người lớn tuổi, phân khúc động sẽ phân nhóm họ theo phân khúc phù hợp nhất với hành vi mua hiện tại của họ bằng dữ liệu thời gian thực, đưa ra các ưu đãi phù hợp nhất và tránh sử dụng dữ liệu lỗi thời để nhắm mục tiêu .

10. Nhắm mục tiêu quảng cáo theo chương trình

Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo đã giúp cho việc đấu thầu và nhắm mục tiêu quảng cáo theo chương trình hiệu quả hơn rất nhiều. Một lần nữa, điều này được gắn vào các phân tích dự đoán và khả năng mô hình hóa những thứ mà trước đây chỉ có thể được xác định hồi tố.

Khi được áp dụng cho quảng cáo theo chương trình, AI có thể xác định những thứ như thời gian tốt nhất để phân phát quảng cáo, xác suất chuyển đổi hiển thị hoặc khả năng người dùng tham gia vào quảng cáo xuất hiện ở giữa bài viết họ đang đọc.

AI cũng có thể được sử dụng để điều chỉnh các chiến lược đặt giá thầu dựa trên giá trị trọn đời của khách hàng (CLV) và đầu tư nhiều hơn vào các khách hàng có giá trị cao hơn.

11. Dự báo bán hàng

Dự báo bán hàng là một ứng dụng dựa trên dự đoán khác của AI – lần này, để bán hàng.

Sử dụng dữ liệu bán hàng trong quá khứ, so sánh toàn ngành và xu hướng kinh tế, trí tuệ nhân tạo có thể dự báo kết quả bán hàng và giúp các công ty đưa ra quyết định kinh doanh và dự đoán hiệu suất ngắn hạn và dài hạn.

Dự báo bán hàng cũng có thể giúp ước tính nhu cầu sản phẩm, mặc dù các nhóm bán hàng cũng nên cẩn thận tính đến các yếu tố khác: ví dụ: một công ty gặp vấn đề sản xuất chỉ có thể bán một số đơn vị nhất định do thiếu cổ phiếu, không phải do thiếu nhu cầu cho sản phẩm. Do đó, chỉ sử dụng số liệu bán hàng để dự đoán nhu cầu sẽ tạo ra một dự báo không chính xác.

12. Chatbots & AI đàm thoại

Trong vài năm qua, ngôi sao chatbot đã tăng mạnh và sau đó còn giảm mạnh hơn nữa, vì một ứng dụng AI từng được thổi phồng đã được tìm thấy không hoạt động tốt như nhiều người đã hy vọng.

Tuy nhiên, một số công ty vẫn đang sử dụng thành công chatbot. Tại một sự kiện Econsultancy Digital Outlook gần đây tại Singapore , chuyên gia tiếp thị AI Deborah Kay đã nói về sự phổ biến của nền tảng trò chuyện ‘Bus Uncle’ của Singapore, sử dụng Facebook Messenger để cung cấp thông tin về thời gian đến xe buýt và trả lời các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.

Các thương hiệu khác đã bắt đầu xây dựng trải nghiệm giọng nói đàm thoại, đặt cược vào giao diện giọng nói và các thiết bị hỗ trợ giọng nói là tương lai của tương tác thương hiệu. Trainline, một công ty du lịch với một số ứng dụng kết hợp AI, gần đây đã ra mắt một ứng dụng giọng nói cho Google Assistant. Trong một cuộc phỏng vấn với biên tập viên Econsultancy Ben Davis, Giám đốc Kỹ thuật của Trainline Jonathan Midgley đã gọi ứng dụng AI là giọng nói đường sắt tiên tiến nhất của Vương quốc Anh, với 12 cấp độ sâu cuộc trò chuyện. Ứng dụng tự cải thiện thông qua cơ chế thông minh và trở nên chính xác hơn khi nhiều người đi lại sử dụng nó.

13. Nhận dạng giọng nói

Trong nhiều năm qua, các thiết bị kích hoạt bằng giọng nói và tiềm năng của chúng đã trở thành chủ đề (ha) của ngành tiếp thị.

Điều này có thể là do những tiến bộ trong công nghệ nhận dạng giọng nói, cũng như những thứ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong năm 2017, mức độ chính xác của nhận dạng giọng nói của Google đã đạt đến ngưỡng 95% đáng thèm muốn, trong khi cùng năm đó, Yahoo tuyên bố đã đạt tỷ lệ chính xác 97% với nhận dạng giọng nói – và đang hướng tới 99%.

Mặc dù nhận dạng giọng nói chỉ là một thành phần của trải nghiệm giọng nói tốt, nhưng nó có một quy tắc quan trọng trong việc đảm bảo rằng giao diện giọng nói và tương tác giọng nói hoạt động trơn tru và yêu cầu của người dùng được diễn giải chính xác.

14. Tầm nhìn máy tính & thực tế mở rộng

Tầm nhìn máy tính, đúng như tên gọi của nó, là một môn học liên quan đến các máy tính lập trình để ‘nhìn’ thế giới xung quanh và có được sự hiểu biết cao từ các hình ảnh và video kỹ thuật số.

Tầm nhìn máy tính thực sự chỉ có thể đạt được với AI, học máy và bộ dữ liệu khổng lồ để đào tạo một máy để nhận biết và nhận dạng đối tượng.

Tầm nhìn máy tính chính xác rất quan trọng đối với sự phát triển tinh vi của thực tế tăng cường (AR), và đặc biệt cho các ứng dụng của nó trong tiếp thị. Các máy tính tốt hơn có thể phát hiện và xác định thế giới vật lý, thực tế tăng cường chính xác và hữu ích hơn có thể được phủ lên trên nó.

Điều này cho phép quảng cáo AR tích hợp với môi trường xung quanh mọi người theo cách phù hợp mà không bị xâm phạm và có thể mở ra những khả năng mới cho những thứ như mua sắm tương tác, hiểu biết và cung cấp sản phẩm và thông tin kinh doanh.

Cho đến nay, thực tế mở rộng đã được triển khai để có hiệu quả lớn trong bối cảnh tiếp thị bởi các công ty cải tiến nhà và nội thất như Home Depot, Lowe’s và Ikea. Vào năm 2015, Home Depot đã ra mắt một ứng dụng thực tế gia tăng có tên Project Color cho phép người dùng hình dung ra các màu sơn khác nhau trông như thế nào trên tường của họ.

Kể từ năm 2013, nó cũng đã cung cấp các tính năng thực tế gia tăng trong ứng dụng di động cho phép người mua sắm xem các sản phẩm như cửa ra vào, đồ nội thất trong hiên, các đơn vị trang điểm và vòi sẽ trông như thế nào trong nhà của họ. Lowe và Ikea cung cấp chức năng tương tự với đồ đạc, và Lowe cũng đã phát triển một ứng dụng có tên là Đo lường – như tên gọi của nó – có thể đo lường một vật thể hoặc khoảng cách bằng cách sử dụng thực tế tăng cường, một công cụ hữu ích cho DIY.

Các thương hiệu làm đẹp cũng đang triển khai AR để đạt hiệu quả cao để thu hút người tiêu dùng và thúc đẩy mua hàng quay trở lại. Các thương hiệu bao gồm Lancôme, L’Oreal, Estée Lauder và Sephora đã tạo ra những trải nghiệm thực tế gia tăng cho phép mọi người hầu như dùng thử son môi hoặc sơn móng tay, cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và thậm chí thực hiện trang điểm đầy đủ thông qua AR, giáo dục người tiêu dùng về các sản phẩm mà họ cần và làm thế nào để áp dụng chúng.

15. Viết quảng cáo

Ẩn đằng sau một nửa số bài báo được xuất bản về AI là câu hỏi ngầm: liệu các robot sẽ đảm nhận mọi công việc của chúng ta?

Hầu hết các trường hợp sử dụng cho AI mà chúng ta đã đề cập trong bài viết này bao gồm trí thông minh nhân tạo hoặc tăng cường một công cụ hoặc thực hiện vai trò hỗ trợ con người trong công việc hàng ngày.

Tuy nhiên, một công việc mà AI đang trở nên có thể tự thực hiện là viết quảng cáo. Hiện tại, các kỹ năng viết quảng cáo của AI trong lĩnh vực tiếp thị phần lớn bị giới hạn ở các tác vụ cơ bản với các tham số hạn chế như dòng chủ đề email và mô tả sản phẩm.

Một nhà cung cấp nổi tiếng trong không gian này là Phrasee. Công ty tự hào về khả năng tạo ra các dòng chủ đề email không thể phân biệt với các dòng được viết bởi con người – thậm chí sử dụng biểu tượng cảm xúc chính xác – và gần đây đã chuyển sang lĩnh vực sao chép quảng cáo xã hội trên Facebook và Instagram.

Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba tuyên bố đã phát triển một công cụ sao chép AI mà vượt qua bài kiểm tra Turing , nhưng không rõ liệu AI có thực sự được đưa vào một bài kiểm tra định lượng hay không, hay đây chỉ là một cụm từ để biểu thị rằng AI có thể vượt qua cho con người. Ngay cả khi đó, nó vẫn không được sử dụng để tạo bản sao phức tạp, nhưng chủ yếu tạo quảng cáo và mô tả sản phẩm bán lẻ cho các trang web như Taobao và Tmall.

Tuy nhiên, một cái gì đó lớn hơn nhiều có thể chỉ là xung quanh góc. Đầu tháng này, công ty phi lợi nhuận OpenAI, được hỗ trợ bởi Elon Musk, tiết lộ rằng họ đã tạo ra một trình tạo văn bản thông minh nhân tạo có tên là GPT2 rất chính xác, công ty đang giữ lại việc phát hành nghiên cứu cho đến khi có nhiều cơ hội hơn để điều tra làm thế nào công nghệ có thể bị lạm dụng.

Các cơ quan báo chí bao gồm Reuters và The Washington Post đã sử dụng ‘phóng viên robot’ để đưa ra các báo cáo về thu nhập của công ty và điểm số thể thao dựa trên dữ liệu có cấu trúc. Mặc dù các bài viết này vẫn có bản chất rất công thức, việc tạo ra GPT2 – đã chứng minh khả năng tái tạo hoàn hảo giọng điệu của các chuyên mục riêng lẻ – cho thấy có thể có một cái gì đó “con người” hơn.

Liệu AI này sẽ có khả năng thấu hiểu những điểm tốt hơn của SEO hay martech và do đó tiếp quản việc viết bài đăng trên blog (như bài này!) Từ các copywriter hoặc biên tập viên của con người vẫn được nhìn thấy. Cho đến nay, có vẻ như GPT2 hầu hết có khả năng bắt chước, thay vì nghĩ ra các ý tưởng ban đầu và thực hiện chúng – nhưng nó bắt chước rất, rất tốt.

Vậy, có điều gì AI không thể làm?

Chúng tôi đã tìm thấy rất nhiều ví dụ về những cách mà AI đang biến đổi cách chúng ta làm việc, mua sắm, tiếp thị và bán hàng, cho phép chúng ta đạt được những điều không bao giờ có thể có được nếu không có nó. Tuy nhiên, AI không có nghĩa là toàn năng.

Thật đáng để chỉ ra rằng AI và học máy vẫn cần con người, chẳng hạn như những người xếp loại của Google, để cải thiện độ chính xác của họ và đào tạo các thuật toán đúng cách.

Thêm vào đó, AI vẫn chưa định hình lại, hầu hết các doanh nghiệp đến mức mà nhiều người mong đợi.

Cuối cùng, AI có thể chuyển đổi nền kinh tế bằng cách tạo ra các sản phẩm mới và mô hình kinh doanh mới, bằng cách dự đoán những điều mà con người không thể lường trước được và bằng cách làm giảm bớt sự lo lắng của nhân viên. Nhưng điều đó có thể mất nhiều thời gian hơn hy vọng hoặc sợ hãi, tùy thuộc vào nơi bạn ngồi.

Nguồn: econsultancy.com

Thanh Tuyền – Dịch và Edit

XEM THÊM:

Muốn làm Marketing thành công trước tiên phải: thấu hiểu hành vi khách hàng.

11 xu hướng Digital Marketing Việt Nam 2019: Nền tảng quan trọng cho những năm sau

SEO là gì? Tại sao bạn lại chọn SEO đi cùng ” tương lai bạn “

Nên chọn kênh quảng cáo nào giữa Google và Facebook?

Hướng dẫn cách tăng Traffic cho Website doanh nghiệp.