MOSS(ChatGPT)来了, 市场营销如何狂飙

ChatGPT1年前 (2023)发布 一起用AI
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*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。

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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)

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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)。

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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

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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…

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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。

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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

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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)

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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

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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)

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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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