*春节期间感受了流浪地球2里无处不在，操控全人类的MOSS。在现实的平行宇宙里，也有着类似的ChatGPT横空出世，在2个月狂揽1亿月活用户（作为对比，Tiktok全球化耗费了9个月才到达了同样的进展），其母公司Open AI获得微软100亿美金的投资，接下来会把AI融合到微软的全部办公软件中。专家预估，5年时间内可能有20%的工作都会被ChatGPT为代表的AI取代，市场营销将是其中被深刻影响的一个，在这样的科技浪潮下，市场营销将会如何狂飙？*
**长文不易，本文与ChatGPT共同完成，欢迎大家点赞，收藏，转发，评论。本文约5500字，预计阅读18分钟，如想节约时间，可先阅读总结部分，有时间再阅读全文。**
总结 （具体例子请参考详细内容）
ChatGPT，OpenAI开放的自然语言模型，使得我们每个人都可以拥有了科幻片里的智能管家（钢铁侠的Jarvis，流浪地球里的MOSS）。一经推出，它的智能化就刷新着人们的认知，短短时间已经通过了沃顿商学院MBA的考试，美国医学执照考试，明尼苏达法学院考试…对日常生活和各行各业都是一个颠覆性的改变，AI与人类的未来是怎样的呢？
ChatGPT具有特殊的4C特性（对话 Conversation，定制 Customize，生产 Compute，全面 Comprehensive），可以对信息快速检索，整理，解释，生产。
ChatGPT对于市场营销是一个助推器的作用，可以从 了解趋势– 定义人群 – 制定市场策略 – 上市 – 上市后 等各个环节 节省大量的时间和费用，批量化的处理信息和生产内容 ，提供给营销人员更为广阔的视角进行更有创造力的市场营销
最为重要的，ChatGPT帮助我们客服了个体的认知偏见（偏向于认知自己熟悉的东西），扩大了视野，促使我们进行更多的思考，随着百度今年3月份上线中国的本土化模型，市场营销会继续狂飙
1. 什么是ChatGPT
让我们来看看ChatGPT自己的回答，简单来说ChatGPT使得我们每个人都可以像钢铁侠一样拥有自己的Jarvis管家，从科幻片变成了现实。
比如，当我们不知道晚饭想吃什么的时候，只要告诉ChatGPT我们的需求，就会为我们生成菜单，甚至可以告诉我们如何制作，和需要采购哪些食材（还有非常多的运用，因为篇幅原因，就不都进行展开了，欢迎大家留言共同交流）
2. 为什么ChatGPT令人如此着迷
和以往的Siri等AI机器人最大的不同，是真正的感受到ChatGPT变得智能了，可以理解完整的语义（甚至如果出现错别字，ChatGPT也能很好的识别），根据上下文的语境进行回答和对话。背后最主要的原因就像流浪地球中的550W和550A的对比，在算力和数据量的层面，ChatGPT运用了GPT-3的模型，远超于过于的AI模型（后续Open AI 进一步提升为了GPT-3.5，目前正在提升在GPT-4的过程中）。GPT-3也被认为是几乎可以通过图灵测试的模型 （图灵测试：即指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能）。
图片来源：Why GPT-3 Matters WillStats
另外还需要提及的一个革新是，是GPT采用了大语言模型（Large Language Models），简单来说在大语言模型之前，我们采用的类似于活字印刷的技术，需要给AI输入一个一个的符号Token，然后AI通过这些符号来识别每个字和的意思,类似于鹦鹉，我们教什么，AI才能说什么。比如“我喜欢运动”和“我爱运动”这两句话在之前的范式会需要两次单独的输入，这就造成处理能力很有限。大语言模型，就是教会AI如何说话的过程，可以通过非常大数据量的训练，通过前文预测后文的意思，就像人类学会说话一样，融会贯通的对各种语境进行了解。（具体感兴趣的可以参考知乎 通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要）这些技术的革新，赋予了ChatGPT独特的特性– 4C （更多细节可参考下一章节）
对话 Conversation：了解语义和上下文语境定制 Customize：根据输入的需求定制产出的内容生产 Compute：可以产出生成各式各样的文本内容全面 Comprehensive：收集了全球互联网上接近3000亿的文字数据 （假设一个人每天阅读10万字，连续阅读80年，也才达到了29亿字，仅占ChatGPT数据总量的1%）。因此ChatGPT可以上和你聊西游记，莎士比亚，下和你聊中午推荐你去哪个餐馆吃饭，吃什么。
3. 可以用ChatGPT来做什么呢？
在AI领域里面，会分为两种类别，一个叫做分析型AI（Analytical AI），一个是生成式AI （Generative AI）
分析型AI，就是对以往的数据，行为进行分析，然后做出判断，这个已经是非常成熟的运用了，比如大家经常刷的抖音，淘宝，都是通过对个人数据进行分析预测，然后推送对应的视频，产品。类似的技术，已经很好的运用在我们生活的各个方面了。
当分析型的做的够好了之后，就在探讨是否可以利用AI来进行创造了。这样AI就不需要一直依赖人类的输入来进行输出，而是可以进行自行的创造。这就产生了非常广泛的运用场景，正如流浪地球2里面的通过550系列（AI智能大脑）指导一切的生产和生活就不再是梦想。去年9月，红杉资本发表了一篇名为《生成式AI 一个创造性的新世界，Generative AI: A Creative New World》的文章，预估了生成式AI会创造数万亿价值的市场。
而ChatGPT就是一个生成式AI集大成的代表，有多夸张呢，ChatGPT已经通过了沃顿商学院MBA的考试，美国医学执照考试，明尼苏达法学院考试。这些以往被认为需要花几十万美金学习培养的课程都被ChatGPT轻而易举的通过了，纽约大学紧急宣布禁止学生使用ChatGPT。（但这已经成了不可逆的趋势，就像之前互联网刚出来的时候，老师会禁止学生在网上查找习题的答案，我们目前就处在类似的十字路口，一方面是对新兴技术的恐惧，但另一方面有是不可逆的接受新的数据革新）
ChatGPT总结来看，可以批量化，快速，定制化做一下3件事情
3a. 信息的快速检索
举例来看，假设想要带父母来上海玩，但不知道有什么地方适合，我们可以直接这样开始。
然后可以根据我们的需求，进一步细化。这样的检索效率对于搜索引擎（百度，谷歌）来说是个非常大的冲击，因为其做到了传统搜索引擎很难兼顾的两个方面：定制化和广泛化，根据我们的需求在广泛的信息中寻找适合的内容，而我们只需要像命令助手一样的输入几行文字。可以期待的是，微软下一步会进一步把这样的技术融入到自身的搜索引擎Bing当中，势必造成一次行业的大动荡。
3b. 信息的整理，解释
ChatGPT更是一个省力的助手可以帮忙处理信息，比如当我们拿到一份很复杂的酒单不知道每个酒是什么意思的时候，ChatGPT可以帮助我们很好的解答，或者当我们收到了一份上万字的报告，也可以让ChatGPT进行很好的梳理和总结
3c. 内容生产
这是ChatGPT最令人着迷的一部分，前两个部分的作用更多是已有效率的提升，而内容的生产则是对现行效率的颠覆。一个很有趣的例子，就是在考虑撰写这篇文章的时候，我就让ChatGPT帮我列了一个提纲，然后在这个基础上进行调整和修改。
最直接的运用就是，已经有很多人用ChatGPT来写论文，考试 （ChatGPT也上线了对应的检测功能，防止用ChatGPT进行作弊），不过在我们生活和商业上这个将会有极为广泛的运用场景，具体可以查看稍后的市场营销章节。
4. 如何使用ChatGPT呢？
ChatGPT是基于对话式的，需要输入指令Prompt，然后回馈答案。最开始使用ChatGPT会往往感觉到 1. 反馈很多都没有意义 (Bullshit) 2. 反馈很通俗，不够具象化 （General），比如下面的例子。
这主要的原因是ChatGPT是需要被训练的，输入的质量决定着输出的质量，可以按照以下3个步骤进行: DIY，但通常都是第一次的输出结果不够深入，需要随着多次的训练，才可以得到深入的结果，比如下方案例
4a.定义 Define
定义背景，目的，任务 。可以把关键词定义，背景信息等都进行输入，越多的输入，可以带来越精确的输出
4b.迭代 Iterate
可以不停的追问，具体化，尤其是ChatGPT经常会宣传自己只是一个模型没办法回复问题的时候，可以利用的技巧是‘请想象你是一个xxx’的输入，迫使ChatGPT跳出舒适圈。（另外ChatGPT经常在产生内容过程中间中断了，这时候只要说一声 ‘请继续’ 就可以继续产出）
4c.产出 Yield
对于结果的产出也需要辨别的思考，因为ChatGPT依然存在的几个偏差
○ 数据截止于2021年，所以缺失了最近两年的信息
○ 文化的偏见，因为是基于互联网的信息，所以不可避免的会倾向于发达国家，说英文的国家
○ 逻辑性较弱，ChatGPT可以被认为是文本的百科全书，但对于数理逻辑的认知大概等同于初中生的水平
有一个万能的输入公示可以参考，感谢 <Prompt – A practical guide to AI-powered brand growth with ChatGPT> 这本书的启发（全球第一本说明ChatGPT如何作用于市场营销的书籍），可以参考公式 Roadmap 如下，也附上了之前的一个例子作为参考
o角色 Role: 我是谁
o目标 Objective: 我关心什么
o任务 Assignment: 我这次需要做什么
o内容 Detail: 这次任务的背景，内容
o流程 Matter：如何执行
o格式 Arrangement：文字，表格…
o风格 Personality：专业/严肃/俏皮…
5. AI 与人类的未来
在这样的潮流下，AI与人类会如何共处呢？一书中，也列举了一个很好的模型。人类最主要会把控输入和最终输出的两个端口，而AI可以在这过程中极大的可以帮忙进行，收集 –生成-调整 的整个过程。
整体AI会极大的帮助在两个维度 (具体的可以参考下一个章节)
-没有经验的人员：很快对某个行业，话题快速了解
-有经验的人员：减少琐碎的任务，扩展认知，进一步提升创造力最为重要的
不需要对这样的技术过多恐慌，我们也不会因为医生从拿着手术刀换为高端手术仪器而害怕，同样的，AI更多会成为一个加速器，加速整体的生产力，最终产生更好的效果。
6. ChatGPT对于市场营销的影响
在市场营销圣经的<营销管理>科特勒提到，市场营销是关于识别和满足人类社会的需求。一直以来市场营销都在帮助品牌，企业和消费者相互连接，建立关系，提供产品/服务以满足消费者的需求。从这个意义来看ChatGPT将会是市场营销一个助推器，ChatGPT的4C特性 （对话，定制，生产，全面），可以帮助更好更快更便宜的全面的了解特定人群，并且生产出定制化内容。
我们以 春节送礼 ，看ChatGPT如何能助力市场营销
6a.了解趋势 Learn the trend
以春节送礼为例，我们看看有什么趋势
看上去还不错，但有点广泛，比如我们现在大概了解了想针对60岁以上的老人送礼，那可以进一步细化。（如果这里我们有更多的背景信息，将有助于更进一步细化，因为篇幅原因，就不进一步展开了）
这些产出可以很好的作为一些假设，下一步我们可以和数据，市场研究进行验证和深挖。帮助我们节省了很多时间，而且最为重要的是克服了我们既往的认知局限，给到了我们很多其他的视角，比如以前只想到健康，方便的礼品，没想到家居装饰，生活类的产品也可能是一个方向
6b.定义人群 Define audience
假设在对趋势有所判断和一定的研究之后，我们选定一个赛道 ‘快乐养生’，接下来让我们看看可以分为哪几组人群
产出还不错，但我们做人群分组的时候，更多关心在用户内心的需求（常用的比如 JTBD Job-to-be-done的产品需求，心理需求等），所以我们进一步让ChatGPT帮我们完善（记住我们的DIY模型，定义Define -迭代Iterate – 产出 Yield）
截止目前的产出已经初具雏形了，还可以一直继续输入更多详细信息，产出更具体的信息，也可以继续追问‘还有吗？’来扩充答案。这样的产出肯定在准确性和深度比不上传统的市场研究的结果，但因为产出只需要5分钟的时间，可以用来日常的讨论和头脑风暴，最后再输入到市场研究当中
6c.制定上市策略 Go-to-market strategy
o 产品研发在确定了人群之后，我们也可以让ChatGPT来帮忙生成产品概念。可以根据实际需求进一步深挖，细化，然后进行调整和修改，因为篇幅原因就不进一步展开了
o 制定沟通策略：品牌，广告同样的，品牌定位，广告语，脚本都可以生成（细节不再展开），这也被认为之后会被大幅度革新的一个领域，一直以来说的千人千面的广告，很有可能会依靠着AI的技术实现
6d.产品上市和市场活动 Launch & Campaign
如果说前面更多是内容端的生产，这里ChatGPT等AI软件能够帮助的是精细的识别用户的需求，媒体使用习惯，日常消费习惯等而进行精准的投放，甚至于反哺前一个步骤的研发和上市策略，真正达到，消费者想要什么，就推送什么的境界。这个更加依赖于算力的提升，期待着今年会上市的新GPT-4带来的改变（会对目前的ChatGPT的算力带来指数级别的提升）
6e.上市后 After launch
o 之前一直被诟病不够聪明的服务机器人，很可能会被ChatGPT类似的聊天类机器人取代，可以成为一个无微不至的管家，也能对后续的比如电话回访，短信提醒等一系列操作进行自动化处理
o 一直以来做的社媒聆听，也会融入ChatGPT类似的模型，对语义，情感等进行分析，社媒聆听不再是我们一直认为的粗颗粒度的分析，而是可以提供更加细致的洞察
o 除此之外，在针对价格，产品促销，产品组合等4P的维度，也可以根据实时的情况进行分析，调整，优化，这仰仗于后续如果连接数据和产品展示端，目前已经有一些国外的公司列如Causalens开始了尝试，随着ChatGPT等技术的成熟，将会有越来越类似的尝试涌现
6f.进行总结的话，ChatGPT目前已经能很好的帮助于市场营销在于
o 时间的节省：快速收集信息，大量生成内容
o 费用的节省：会大量的减少所需的市场研究，内容生产的费用
o 创造力提升：营销人员从繁琐重复的任务解放出来，更多的把时间花费如何调整，优化，创造市场营销o 最终，ChatGPT会帮助搭建一个更好的桥梁，使得品牌方和消费者更好的了解彼此
6g.也有一些方面在使用的时候需要注意
o 创造性: ChatGPT更多的基于过于的信息总结，预测，所以不一定能生成颠覆性的创造，这个时候就需要有经验和创造力的营销人员发挥了
o 时效性：目前ChatGPT截止于2021年，而且因为其语言模型都需要事先训练，然后才能使用，不可避免的会带来滞后性
o 人工干预：在输入和输出两端，需要人工的干预和判断
o 代表性：ChatGPT更多是基于发达国家英文的内容，对于中文目前适配性不错，但是如果用于非常精细的商业化，可能精准度不够
7. 将来会怎么样
可以遇见的，OpenAI在今年会推出升级版的大语言模型GPT-4，又将是一次技术的革新，百度也会在3月份推出中国版的ChatGPT，虽然ChatGPT现在已经对中文识别很强大了，但是毕竟大部分还是基于英文的内容生产的，百度的一个本地化的语言模型，将会进一步助力国内对AI技术的落地，让我们共同期待，看市场营销如何狂飙。
参考资料
Microsoft Invests $10 Billion in ChatGPT Maker OpenAI https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-01-23/microsoft-makes-multibillion-dollar-investment-in-openai
ChatGPT sets record for fastest-growing user base – analyst notehttps://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/
These jobs are most likely to be replaced by chatbots like ChatGPThttps://www.cbsnews.com/news/chatgpt-artificial-intelligence-chatbot-jobs-most-likely-to-be-replaced/
YEARS’: Experts explain how bots like ChatGPT will dominate the labor markethttps://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-11655443/AI-20-jobs-five-YEARS-expert-warns.html
Why GPT-3 Matters https://bmk.sh/2020/05/29/GPT-3-A-Brief-Summary/
通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要 https://zhuanlan.zhihu.com/p/597586623
Prompt – A practical guide to AI-powered brand growth with ChatGPT
机器翻译观察 – ChatGPT全景图 | 产品+商业篇
Generative AI: A Creative New World https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/
ChatGPT: Everything you need to know about OpenAIs GPT-3 tool https://www.sciencefocus.com/future-technology/gpt-3/
List: Here Are the Exams ChatGPT Has Passed so Far https://www.businessinsider.com/list-here-are-the-exams-chatgpt-has-passed-so-far-2023-1
ChatGPT banned in NYC schools over learning impact concernshttps://www.bleepingcomputer.com/news/technology/chatgpt-banned-in-nyc-schools-over-learning-impact-concerns/
Microsoft to challenge Google by integrating ChatGPT with Bing searchhttps://www.theverge.com/2023/1/4/23538552/microsoft-bing-chatgpt-search-google-competition
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