CMOはAIボートを見逃しているのでしょうか?
OpenAI の CEO、サム アルトマン氏は次のように述べています。「わずか 10 年前、AI は最初に肉体労働に影響を与え、次に認知労働に影響を与え、最終的には創造的な仕事に影響を与えるだろうというのが一般通念でした。 "
これまでのところ、多くの人が ChatGPT をある程度理解しています。 OpenAI が開発したこの自然言語処理ツールは、大きな関心を呼び、注目が高まっています。人々はこの無料ツールを使用して、YouTube 動画のテキスト要約の生成、履歴書の作成、コードの生成と改善、学業の課題の提出、業界レポートの作成、休日の買い物リストの作成など、想像できるあらゆることを行っています。
しかし、驚くべきことに、多くの CMO はまだ注意を払っていません。これを要約すると、トップ マーケターが仕事をしたり、コンテンツを厳選したり、戦略を立てたりする際に、ChatGPT やその他の高度な AI ツールを常に使用することを妨げる要因が数多くあるということです。
調査によると、大手テクノロジー企業の CMO は AI ツールを使用しておらず、中小企業の CMO はこれらのツールを最大限に活用する方法を知りません。多くの CMO は現状に満足しており、より高い価格で製品やサービスを提供するマーケティング専門家や代理店を雇用し続けているようです。一方で、予算が限られ、人員も少ない小規模で先進的な企業は、AI ツールを導入する必要があります。ここで ChatGPT が状況を変えることができます。
ChatGPT で何をすればよいか知りたい場合は、入力したプロンプトに基づいて知ることができます。CMO やマーケティング担当者はツール ユーザーとはまったくみなされていません。この考えを裏付けるために、専門家は ChatGPT に「大企業の CMO は業務を合理化し、より良い結果を生み出すために AI 機能を使用していますか?」と質問しましたが、その答えは「現在、ほとんどの CMO は AI を使用していません。」です。現在の状況は憂慮すべきものであり、CMO は待ってはなりません
CMO は、導入するすべての AI ツールをすぐに使いこなす必要があります。 AI などのスマート テクノロジーは、CMO の経験と創造性と、データに基づく洞察や学術リソースのバランスをとるのに役立ちます。これらの AI エンジンはあらゆる場所から膨大な量のデータを収集し、企業の時間とコストを節約し、経営陣がより大胆な意思決定を行えるように支援しています。自分で体験したくない人はいないでしょうか?
多くの人がこのテクノロジーについて何の疑問も持っていません。これらのテクノロジーは次の目的で使用できます:
マーケティング コンテンツを改善し、より良い関係を構築します (26 か国語)。- 魅力的なタイトルを付けてください。
- 魅力的なソーシャル メディア投稿を作成します。
- ビデオとポッドキャストのスクリプトを生成します。
- クリエイティブブリーフの草案を作成します。
- 広告コピーを書きます。
- オンラインの取り組みに SEO コンテンツを組み込みます。
- 一流の市場調査を実施します。
- 新しいトレンドを特定します。
- アクティビティの有効性を測定します。
- プログラマティック メディア購入の入札。
- ROI を高めるために、対象ユーザーの共感を呼ぶメッセージを特定します。
- マーケターが人工知能を使ってできることは無数にあります。
業界の専門家は、人工知能テクノロジーを使い始めて以来、記事の執筆やコンテンツの作成で多くの支援を受けてきたと述べました。人工知能はこれらのことを行うことができ、とても楽しいです!
業界の専門家は、イノベーションを実験し、キャンペーンを加速して実行し、新しいアイデアを生み出し、市場投入までの時間を短縮し、またいくつかの新しい実行方法を発見しました。マーケティング戦略。たとえば、Star Story Solution や Rule of One フレームワークを使用してコンテンツを作成したり、Growth Pyramid フレームワークや Growth Hack Canvas フレームワークを使用して成長機会に優先順位を付けるなどできます。
ChatGPT などの生成 AI ツールの力は、強力なプロンプトの作成方法を知っている限り、計り知れません。
今後を見据えて、CMO はマーケティング チームの運営方法を再考する必要があります。 CMO が下位レベルのタスクを AI に委任すると、人間の創意工夫と創造性を活用する作業に貴重な時間を費やすことができます。人工知能は、人々がコンテンツとマーケティングを構築するための基盤を提供します。これにより、CMO はチームの既存のスキルをより効果的に活用し、新しいスキルを学ぶことができるようになります。 AI の使用に熟達した人材への投資は、マーケティングを次のレベルに引き上げ、より多くの予算を獲得し、顧客が望む製品やサービスを提供して顧客を満足させるための鍵となります。
デジタル B2B マーケティングは過去 5 年間で変化し、現在ではすべてのマーケティング キャンペーンに重要なデジタル コンポーネントが含まれています。投資と成果の間に不均衡がある場合、AI がそのギャップを埋めて道を切り開き、CMO がビジネスを前進できるようにします。
以上がCMOはAIボートを見逃しているのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIモデルによって与えられた答えがまったく理解できない場合、あなたはそれをあえて使用しますか?機械学習システムがより重要な分野で使用されるにつれて、なぜその出力を信頼できるのか、またどのような場合に信頼してはいけないのかを実証することがますます重要になっています。複雑なシステムの出力に対する信頼を得る方法の 1 つは、人間または他の信頼できるシステムが読み取れる、つまり、考えられるエラーが発生する可能性がある点まで完全に理解できる、その出力の解釈を生成することをシステムに要求することです。見つかった。たとえば、司法制度に対する信頼を築くために、裁判所に対し、決定を説明し裏付ける明確で読みやすい書面による意見を提供することを求めています。大規模な言語モデルの場合も、同様のアプローチを採用できます。ただし、このアプローチを採用する場合は、言語モデルが

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
