IA en Marketing : Révolutionnez vos campagnes publicitaires Vidéo

Explorez l'IA générative appliquée au marketing et à la publicité. Découvrez les GANs, les modèles de langage, l'apprentissage profond et bien plus encore. De la théorie à la pratique, cette vidéo vous guide à travers les bases et les applications de l'IA générative dans le domaine du marketing.

Nous détaillerons chaque technique d'IA générative, illustrée par des exemples concrets, vous permettant ainsi de comprendre comment elles fonctionnent en profondeur. Vous découvrirez comment l'IA générative est utilisée pour créer des publicités personnalisées, générer du contenu de haute qualité, segmenter les marchés, et recommander des produits de manière plus efficace que jamais.

De plus, nous vous présenterons les étapes pratiques pour mettre en œuvre l'IA générative dans vos propres campagnes marketing, de la collecte de données à la création de modèles personnalisés, en passant par la génération de contenu et l'optimisation de vos campagnes en temps réel.

Rejoignez-nous pour cette exploration approfondie de l'IA générative et découvrez comment elle peut propulser vos campagnes publicitaires vers de nouveaux sommets de succès. Restez compétitif dans l'univers en constante évolution du marketing numérique.

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Objectifs :

Comprendre l'impact de l'intelligence artificielle générative sur la publicité et le marketing, ainsi que les techniques et applications pratiques qui en découlent.

Chapitres :

Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative
Bienvenue dans cette vidéo de formation sur l'utilisation de l'IA générative dans la publicité et le marketing. Au cours de cette session, nous allons plonger en profondeur dans le monde fascinant de l'IA générative et découvrir comment elle révolutionne le domaine du commerce. L'intelligence artificielle générative est une technologie avancée qui permet aux ordinateurs d'apprendre à créer du contenu de manière autonome, en utilisant des modèles pré-entraînés et des données pour générer des résultats créatifs.
Différences entre IA Générative et IA Traditionnelle
Contrairement à l'IA traditionnelle qui suit des règles strictes, l'IA générative est capable de produire des œuvres uniques et créatives. Dans un environnement où les dépenses publicitaires connaissent une croissance exponentielle, les entreprises doivent innover pour se démarquer. C'est là que l'IA générative entre en jeu, offrant la possibilité de créer du contenu publicitaire hautement personnalisé, d'optimiser les campagnes en temps réel et d'engager les clients de manière plus efficace que jamais.
Techniques d'IA Générative
Explorons les différentes techniques d'IA générative qui révolutionnent le domaine du marketing et de la publicité. Voici quelques-unes des méthodes les plus puissantes à notre disposition : - **GANs (Réseaux Neuronaux Génératifs Adversariaux)** : Ce système consiste en deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui s'affrontent dans un jeu d'opposition. Le générateur crée des données, tandis que le discriminateur tente de distinguer ces données générées de données réelles. - **Modèles de Langage Pré-entraînés** : Ces modèles comprennent et génèrent du texte de manière contextuelle, permettant par exemple de créer des descriptions de produits basées sur les caractéristiques d'un article. - **Apprentissage Profond** : Utilisé pour extraire des informations complexes à partir de données brutes, il peut analyser des flux de données massifs pour détecter des tendances et des préférences des consommateurs. - **Apprentissage par Renforcement** : Inspiré de la psychologie comportementale, il forme un modèle d'IA à prendre des décisions en récompensant les actions positives et en sanctionnant les actions négatives.
Applications Pratiques de l'IA Générative
Les applications de l'IA générative dans la pratique sont nombreuses. Par exemple, la publicité personnalisée est l'une des plus puissantes. Les entreprises peuvent utiliser les données des clients, telles que leurs préférences d'achat et leur historique de navigation, pour générer des annonces publicitaires sur mesure. Cela signifie que chaque annonce est conçue pour maximiser la pertinence, augmentant ainsi les chances de conversion. **Exemple concret** : Imaginons que vous soyez une entreprise de vente au détail en ligne. Si un client, Lisa, a récemment consulté des chaussures de course sur votre site web, grâce à l'IA générative, vous pouvez créer une annonce personnalisée pour elle. Elle verra cette annonce lorsqu'elle naviguera sur des sites web partenaires, ce qui augmente la probabilité qu'elle clique sur l'annonce et effectue un achat.
Mise en Pratique de l'IA Générative dans le Marketing
Maintenant que nous avons exploré les bases, voyons comment vous pouvez appliquer les principes de l'IA générative dans votre propre travail de marketing. Voici les étapes clés à suivre : 1. **Collecte de Données** : Rassemblez des données pertinentes, telles que les préférences des clients, les données de comportement ou les informations sur les produits. 2. **Formation d'un Modèle d'IA Générative** : Adaptez un modèle d'IA générative à vos besoins spécifiques. L'IA générative est une révolution pour le marketing. Elle offre des moyens puissants de personnaliser les publicités, de générer du contenu de haute qualité et d'optimiser les campagnes pour des résultats exceptionnels.
Conclusion
En résumé, l'intelligence artificielle générative transforme le paysage de la publicité et du marketing. En comprenant et en appliquant ces techniques, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur efficacité, mais aussi créer des expériences client plus engageantes et personnalisées. L'IA générative représente une opportunité unique pour réinventer la manière dont nous faisons de la publicité et du marketing.

FAQ :

Qu'est-ce que l'IA générative?

L'IA générative est une technologie qui permet aux ordinateurs de créer du contenu de manière autonome en utilisant des modèles pré-entraînés et des données, produisant ainsi des résultats créatifs et uniques.

Comment l'IA générative est-elle utilisée dans le marketing?

L'IA générative est utilisée dans le marketing pour créer du contenu publicitaire personnalisé, optimiser les campagnes en temps réel et engager les clients de manière plus efficace, en utilisant des données sur les préférences et le comportement des consommateurs.

Quels sont les avantages des GANs dans la création de contenu?

Les GANs permettent de générer des données indiscernables de la réalité en opposant un générateur et un discriminateur, ce qui améliore continuellement la qualité du contenu créé.

Quelles sont les étapes pour appliquer l'IA générative dans le marketing?

Les étapes incluent la collecte de données pertinentes, la formation d'un modèle d'IA générative adapté aux besoins spécifiques, et l'utilisation de ce modèle pour personnaliser les publicités et optimiser les campagnes.

Quels défis peut-on rencontrer lors de l'utilisation de l'IA générative?

Les défis incluent la nécessité de disposer de données de qualité, la complexité de la mise en œuvre des modèles d'IA, et la gestion des attentes en matière de résultats. Il est important de bien comprendre les outils et technologies associés pour surmonter ces obstacles.

Quelques cas d'usages :

Publicité personnalisée pour le commerce en ligne

Une entreprise de vente au détail en ligne peut utiliser l'IA générative pour créer des annonces personnalisées basées sur l'historique de navigation d'un client, augmentant ainsi les chances de conversion en présentant des produits pertinents au bon moment.

Optimisation des campagnes publicitaires

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser des modèles d'IA générative pour analyser les performances passées des campagnes et ajuster les dépenses publicitaires en temps réel, maximisant ainsi le retour sur investissement.

Création de contenu marketing

Les équipes marketing peuvent tirer parti des modèles de langage pré-entraînés pour générer des descriptions de produits et des articles de blog, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour produire du contenu de haute qualité.

Analyse des tendances de consommation

Les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage profond pour analyser de vastes ensembles de données afin de détecter des tendances et des préférences des consommateurs, leur permettant d'adapter leurs stratégies marketing en conséquence.

Amélioration de l'engagement client

En utilisant l'IA générative pour personnaliser les interactions avec les clients, les entreprises peuvent transformer chaque point de contact en une opportunité de conversion, augmentant ainsi l'engagement et la fidélité des clients.

Glossaire :

IA générative

L'intelligence artificielle générative est une technologie avancée qui permet aux ordinateurs de créer du contenu de manière autonome en utilisant des modèles pré-entraînés et des données pour générer des résultats créatifs.

GANs

Les Réseaux Neuronaux Génératifs Adversariaux (GANs) sont un type de modèle d'IA générative qui consiste en deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui s'affrontent dans un jeu d'opposition pour créer des données indiscernables de la réalité.

Modèles de langage pré-entraînés

Ces modèles sont capables de comprendre et de générer du texte de manière contextuelle, permettant par exemple de créer des descriptions de produits basées sur les caractéristiques d'un article.

Apprentissage profond

Un domaine de l'apprentissage automatique où des réseaux de neurones profonds sont utilisés pour extraire des informations complexes à partir de données brutes, souvent utilisé pour analyser des flux de données massifs dans le marketing.

Apprentissage par renforcement

Une technique d'IA qui s'inspire de la psychologie comportementale, formant un modèle à prendre des décisions en récompensant les actions positives et en sanctionnant les actions négatives.

Publicité personnalisée

Une stratégie marketing qui utilise les données des clients, telles que leurs préférences d'achat et leur historique de navigation, pour générer des annonces publicitaires sur mesure, maximisant ainsi la pertinence et les chances de conversion.

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Bienvenue dans cette vidéo de formation

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sur l'utilisation de l'IA générative

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dans la publicité et le marketing.

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Au cours de cette session,

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nous allons plonger en profondeur

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dans le monde fascinant de l'IA

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générative et découvrir comment elle

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révolutionne le domaine du commerce.

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Commençons par comprendre ce qu'est l'IA

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générative.

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L'intelligence artificielle générative

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est une technologie avancée qui

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permet aux ordinateurs d'apprendre à

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créer du contenu de manière autonome, en utilisant

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Des modèles pré6entraînés et des données

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pour générer des résultats créatifs.

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Contrairement à l'IA traditionnelle,

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qui suit des règles strictes, l'IA

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générative est capable de produire

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des œuvres uniques et créatives. Dans un

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environnement où les dépenses publicitaires

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connaissent une croissance exponentielle,

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les entreprises doivent

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innover pour se démarquer.

00:00:57

C'est là que l'IA

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générative entre en jeu.

00:01:00

Elle offre la possibilité de créer du

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contenu publicitaire hautement personnalisé,

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d'optimiser les campagnes en temps

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réel et d'engager les clients de

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manière plus efficace que jamais.

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Maintenant,

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explorons les différentes techniques

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d'IA générative qui révolutionnent le

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domaine du marketing et de la publicité.

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Voici quelques-unes des méthodes les

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plus puissantes à notre disposition.

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Les GANs, ou Réseaux Neuronaux

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Génératifs Adversariaux, sont l'une

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des pierres angulaires de l'IA

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générative.

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Il consiste en deux réseaux neuronaux,

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un générateur et un discriminateur, qui

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s'affrontent dans un jeu d'opposition.

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Le générateur crée des données,

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par exemple des images,

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tandis que le discriminateur

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tente de distinguer ces données

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générées de données réelles.

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Au fil du temps,

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le générateur s'améliore

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continuellement pour produire des

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données indiscernables de la réalité.

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Les modèles de langage pré-entraînés

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sont un autre élément essentiel de l'IA

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générative.

00:01:59

Ils sont capables de comprendre et de

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générer du texte de manière contextuelle.

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Par exemple,

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un modèle de langage peut créer des

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descriptions de produits en fonction

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des caractéristiques d'un article.

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L'apprentissage profond est également

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une technique puissante en IA générative.

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Il s'agit d'un domaine de

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l'apprentissage automatique

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où des réseaux de neurones profonds sont

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utilisés pour extraire des informations

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complexes à partir de données brutes.

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Par exemple, dans le marketing,

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ces réseaux peuvent analyser des flux de

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données massifs pour détecter des tendances

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et des préférences des consommateurs.

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Enfin, l'apprentissage par renforcement

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est une technique qui s'inspire

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de la psychologie comportementale.

00:02:43

Il consiste à former un modèle

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d'IA à prendre des décisions en

00:02:46

récompensant les actions positives et

00:02:49

en sanctionnant les actions négatives.

00:02:51

Par exemple, dans le domaine

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de la publicité en ligne,

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un modèle peut apprendre à optimiser

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les dépenses publicitaires en

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fonction des résultats passés.

00:03:00

Ces techniques ne sont que quelques exemples

00:03:03

de la puissance de l'IA générative.

00:03:05

En les combinant de manière appropriée,

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nous pouvons créer des systèmes d'IA avancés

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capables de réinventer la manière dont

00:03:11

nous faisons de la publicité et du marketing.

00:03:14

Maintenant,

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voyons comment l'IA

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générative est utilisée dans la pratique.

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Les applications sont nombreuses.

00:03:21

Par exemple,

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la publicité personnalisée est

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l'une des plus puissantes.

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Les entreprises peuvent utiliser les données

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des clients, telles que leurs préférences

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d'achat et leur historique de navigation,

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pour générer des annonces

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publicitaires sur mesure.

00:03:34

Cela signifie que chaque annonce est

00:03:36

conçue pour maximiser la pertinence,

00:03:39

augmentant ainsi les chances de conversion.

00:03:42

Regardons un exemple concret.

00:03:43

Imaginons que vous soyez une

00:03:45

entreprise de vente au détail en ligne.

00:03:48

Vous avez un client, Lisa,

00:03:49

qui a récemment consulté des chaussures

00:03:52

de course sur votre site web.

00:03:54

Grâce à l'IA

00:03:55

générative,

00:03:56

vous pouvez créer une annonce

00:03:58

personnalisée pour Lisa.

00:03:59

Elle verra cette annonce lorsqu'elle

00:04:01

naviguera sur des sites web partenaires,

00:04:04

ce qui augmente la probabilité qu'elle

00:04:06

clique sur l'annonce et effectue un achat.

00:04:08

Cela montre comment l'IA générative

00:04:11

peut transformer chaque point

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de contact avec le client en une

00:04:16

opportunité de conversion.

00:04:18

Maintenant que nous avons exploré les bases,

00:04:20

voyons comment vous pouvez

00:04:21

appliquer les principes de l'IA

00:04:22

générative dans votre propre

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travail de marketing.

00:04:26

Voici les étapes clés à suivre.

00:04:29

La première étape consiste à

00:04:31

collecter des données pertinentes,

00:04:32

que ce soient les préférences des clients,

00:04:34

les données de comportement ou les

00:04:37

informations sur les produits.

00:04:39

Ensuite,

00:04:39

vous formez un modèle d'IA générative

00:04:42

adapté à vos besoins spécifiques.

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L'IA générative est une révolution

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pour le marketing.

00:04:48

Elle offre des moyens puissants

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de personnaliser les publicités,

00:04:51

de générer du contenu de haute

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qualité et d'optimiser les campagnes

00:04:55

pour des résultats exceptionnels.

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Bem-vindo a este vídeo de formação

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sobre a utilização da IA generativa

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em publicidade e marketing.

00:00:11

Durante esta sessão,

00:00:13

Vamos mergulhar fundo

00:00:14

no fascinante mundo da IA

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e descubra como

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revoluciona o campo do comércio.

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Vamos começar entendendo o que é IA

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Generativo.

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Inteligência Artificial Generativa

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é uma tecnologia avançada que

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permite que os computadores aprendam a

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Crie conteúdo de forma autónoma, utilizando

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Dados e modelos pré-treinados

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para gerar resultados criativos.

00:00:39

Ao contrário da IA tradicional,

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que segue regras rígidas, IA

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generativo é capaz de produzir

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obras únicas e criativas. Num estudo de

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ambiente onde a publicidade gasta

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estão a crescer exponencialmente,

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As empresas devem:

00:00:55

Inovar para se destacar.

00:00:57

É aqui que entra a IA

00:00:58

A tecnologia generativa entra em jogo.

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Oferece a possibilidade de criar

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conteúdo publicitário altamente personalizado,

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Otimize as campanhas no tempo

00:01:07

e envolver os clientes

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mais eficiente do que nunca.

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Agora

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Vamos explorar as diferentes técnicas

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IA generativa que estão revolucionando o

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marketing e publicidade.

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Aqui estão alguns dos métodos mais comuns:

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ferramentas mais poderosas à nossa disposição.

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GANs, ou Redes Neurais

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Os generativos adversários, são um dos

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Pilares da IA

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Generativo.

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Consiste em duas redes neurais,

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um gerador e um discriminador, que

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Enfrentam-se num jogo de oposição.

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O gerador cria dados,

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por exemplo, imagens,

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enquanto o discriminador

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tenta distinguir entre estes dados

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gerado a partir de dados reais.

00:01:47

Ao longo do tempo,

00:01:49

O gerador está ficando melhor

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produzir continuamente

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dados indistinguíveis da realidade.

00:01:55

Modelos linguísticos pré-treinados

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são outra parte essencial da IA

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Generativo.

00:01:59

São capazes de compreender e

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Gere texto contextualmente.

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Como o quê

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Um modelo de linguagem pode criar

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Descrições dos produtos com base em

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das características de um item.

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A aprendizagem profunda também é

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uma técnica poderosa em IA generativa.

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Esta é uma área de

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Aprendizagem automática

00:02:21

onde estão as redes neurais profundas

00:02:24

usado para extrair informações

00:02:25

a partir de dados brutos.

00:02:28

Por exemplo, no marketing,

00:02:30

Estas redes podem analisar

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Big Data para detetar tendências

00:02:34

e preferências dos consumidores.

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Por fim, a aprendizagem por reforço

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é uma técnica que se inspira em

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Psicologia comportamental.

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Consiste em treinar um modelo

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IA para fazer

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recompensar as ações positivas e

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punindo ações negativas.

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Por exemplo, no domínio da

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publicidade online,

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Um modelo pode aprender a otimizar

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Gastos com publicidade em

00:02:58

com base em resultados anteriores.

00:03:00

Estas técnicas são apenas alguns exemplos

00:03:03

o poder da IA generativa.

00:03:05

Ao combiná-los adequadamente,

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podemos criar sistemas avançados de IA

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capaz de reinventar a forma como

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Fazemos publicidade e marketing.

00:03:14

Agora

00:03:14

Vamos dar uma olhada em como a IA

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generativo é usado na prática.

00:03:19

As candidaturas são inúmeras.

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Como o quê

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A publicidade personalizada é

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um dos mais poderosos.

00:03:25

As empresas podem utilizar os dados

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clientes, tais como as suas preferências

00:03:29

e o seu histórico de navegação,

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Para gerar anúncios

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publicidade à medida.

00:03:34

Isto significa que cada anúncio é

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concebidos para maximizar a relevância,

00:03:39

aumentando assim as chances de conversão.

00:03:42

Vejamos um exemplo da vida real.

00:03:43

Digamos que você é um

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negócio de retalho online.

00:03:48

Você tem um cliente, Lisa,

00:03:49

que viu sapatos recentemente

00:03:52

no seu site.

00:03:54

Graças à IA

00:03:55

Generativo

00:03:56

Você pode criar um anúncio

00:03:58

para Lisa.

00:03:59

Ela verá este anúncio quando

00:04:01

procurar sites de parceiros,

00:04:04

o que aumenta a probabilidade de que

00:04:06

Clique no anúncio e faça uma compra.

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Isso mostra como a IA generativa

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pode transformar cada ponto

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contato com o cliente em um só lugar

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oportunidade de conversão.

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Agora que já exploramos o básico,

00:04:20

Vamos ver como você pode

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aplicar os princípios da IA

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generativo no seu próprio

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trabalho de marketing.

00:04:26

Aqui estão os principais passos a seguir.

00:04:29

O primeiro passo é

00:04:31

recolher dados relevantes,

00:04:32

se são as preferências do cliente,

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dados comportamentais ou

00:04:37

Informação sobre o produto.

00:04:39

Em seguida,

00:04:39

você está treinando um modelo de IA generativa

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adaptado às suas necessidades específicas.

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A IA generativa é uma revolução

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para comercialização.

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Oferece meios poderosos

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personalizar anúncios,

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Gere conteúdo de alta qualidade

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Campanhas de qualidade e otimização

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para resultados excecionais.

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Willkommen zu diesem Schulungsvideo

00:00:07

zum Einsatz generativer KI

00:00:09

in der Werbung und im Marketing.

00:00:11

Während dieser Sitzung

00:00:13

Lassen Sie uns tief eintauchen

00:00:14

in der faszinierenden Welt der KI

00:00:16

und finden Sie heraus, wie es

00:00:18

revolutioniert den Bereich des Handels.

00:00:21

Beginnen wir damit, zu verstehen, was KI ist

00:00:24

Generativ.

00:00:26

Generative Künstliche Intelligenz

00:00:27

ist eine fortschrittliche Technologie, die

00:00:30

ermöglicht es Computern, zu lernen, wie

00:00:32

autonom Inhalte erstellen, indem Sie

00:00:34

Vortrainierte Modelle und Daten

00:00:37

um kreative Ergebnisse zu erzielen.

00:00:39

Im Gegensatz zu herkömmlicher KI

00:00:41

die strengen Regeln folgt, KI

00:00:43

generativ ist in der Lage,

00:00:46

Einzigartige und kreative Werke. In einem

00:00:49

Umfeld, in dem Werbeausgaben getätigt werden

00:00:51

wachsen exponentiell,

00:00:53

Unternehmen müssen

00:00:55

Innovativ sein, um sich von der Masse abzuheben.

00:00:57

Hier kommt KI ins Spiel

00:00:58

Generative Technologie kommt ins Spiel.

00:01:00

Es bietet die Möglichkeit,

00:01:03

hochgradig personalisierte Werbeinhalte,

00:01:05

Kampagnen rechtzeitig optimieren

00:01:07

und binden Sie die Kunden ein

00:01:09

effizienter als je zuvor.

00:01:11

Jetzt gerade

00:01:11

Lassen Sie uns die verschiedenen Techniken erkunden

00:01:14

generative KI, die die Welt revolutionieren,

00:01:17

Marketing und Werbung.

00:01:20

Hier sind einige der gebräuchlichsten Methoden:

00:01:22

leistungsfähigere Werkzeuge, die uns zur Verfügung stehen.

00:01:24

GANs oder neuronale Netze

00:01:26

Adversarial Generatives, sind eine der

00:01:27

Eckpfeiler der KI

00:01:29

Generativ.

00:01:30

Es besteht aus zwei neuronalen Netzen,

00:01:33

einem Generator und einem Diskriminator, die

00:01:35

in einem Gegnerspiel gegeneinander antreten.

00:01:38

Der Generator erzeugt Daten,

00:01:40

z.B. Bilder,

00:01:41

während der Diskriminator

00:01:43

Versuche, zwischen diesen Daten zu unterscheiden

00:01:45

aus realen Daten generiert werden.

00:01:47

Mit der Zeit

00:01:49

Der Generator wird immer besser

00:01:50

kontinuierlich zu produzieren

00:01:52

Daten, die von der Realität nicht zu unterscheiden sind.

00:01:55

Vortrainierte Sprachmodelle

00:01:56

sind ein weiterer wesentlicher Bestandteil der KI

00:01:59

Generativ.

00:01:59

Sie sind in der Lage, zu verstehen und

00:02:02

Generieren Sie Text kontextbezogen.

00:02:04

Zum Beispiel

00:02:05

Ein Sprachmodell kann

00:02:07

Produktbeschreibungen basierend auf

00:02:09

der Merkmale eines Artikels.

00:02:13

Deep Learning ist auch

00:02:15

eine leistungsstarke Technik in der generativen KI.

00:02:18

Dies ist ein Bereich, in dem

00:02:20

Maschinelles Lernen

00:02:21

wo tiefe neuronale Netze

00:02:24

Wird verwendet, um Informationen zu extrahieren

00:02:25

aus Rohdaten.

00:02:28

Zum Beispiel im Marketing,

00:02:30

Diese Netzwerke können

00:02:32

Big Data zur Erkennung von Trends

00:02:34

und Verbraucherpräferenzen.

00:02:36

Zu guter Letzt: Reinforcement Learning

00:02:38

ist eine Technik, die inspiriert ist von

00:02:40

Verhaltenspsychologie.

00:02:43

Es besteht darin, ein Modell zu trainieren

00:02:44

KI zum Herstellen

00:02:46

Belohnung positiver Maßnahmen und

00:02:49

durch die Bestrafung negativer Handlungen.

00:02:51

Zum Beispiel im Bereich der

00:02:52

Online-Werbung,

00:02:54

Ein Modell kann lernen, zu optimieren

00:02:57

Werbeausgaben in

00:02:58

auf der Grundlage früherer Ergebnisse.

00:03:00

Diese Techniken sind nur einige Beispiele

00:03:03

die Leistungsfähigkeit der generativen KI.

00:03:05

Durch die richtige Kombination

00:03:07

Wir können fortschrittliche KI-Systeme entwickeln

00:03:09

in der Lage, die Art und Weise, wie wir

00:03:11

Wir machen Werbung und Marketing.

00:03:14

Jetzt gerade

00:03:14

Werfen wir einen Blick darauf, wie KI

00:03:16

generativ wird in der Praxis eingesetzt.

00:03:19

Die Bewerbungen sind zahlreich.

00:03:21

Zum Beispiel

00:03:22

Personalisierte Werbung ist

00:03:23

Einer der mächtigsten.

00:03:25

Unternehmen können die Daten nutzen

00:03:27

Kunden, wie z. B. deren Präferenzen

00:03:29

und ihren Browserverlauf,

00:03:32

So generieren Sie Anzeigen

00:03:33

Maßgeschneiderte Werbung.

00:03:34

Das bedeutet, dass jede Anzeige

00:03:36

entwickelt, um die Relevanz zu maximieren,

00:03:39

Dadurch werden die Konversionschancen erhöht.

00:03:42

Schauen wir uns ein Beispiel aus der Praxis an.

00:03:43

Nehmen wir an, Sie sind ein

00:03:45

Online-Einzelhandel.

00:03:48

Sie haben eine Kundin, Lisa,

00:03:49

Wer hat sich kürzlich Schuhe angesehen?

00:03:52

auf Ihrer Website.

00:03:54

Dank KI

00:03:55

Generativ

00:03:56

Du kannst eine Anzeige erstellen

00:03:58

für Lisa.

00:03:59

Sie wird diese Anzeige sehen, wenn sie

00:04:01

Durchsuchen Sie Partner-Websites,

00:04:04

was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass

00:04:06

Klicken Sie auf die Anzeige und tätigen Sie einen Kauf.

00:04:08

Dies zeigt, wie generative KI

00:04:11

kann jeden Punkt transformieren

00:04:13

Kundenkontakt an einem Ort

00:04:16

Konvertierungsmöglichkeit.

00:04:18

Nachdem wir nun die Grundlagen erkundet haben,

00:04:20

Schauen wir uns an, wie Sie

00:04:21

die Prinzipien der KI anzuwenden

00:04:22

generativ in Ihrem eigenen

00:04:24

Marketingarbeit.

00:04:26

Hier sind die wichtigsten Schritte, die Sie befolgen müssen.

00:04:29

Der erste Schritt besteht darin,

00:04:31

relevante Daten zu sammeln,

00:04:32

ob es sich um Kundenpräferenzen handelt,

00:04:34

Verhaltensdaten oder

00:04:37

Produktinformation.

00:04:39

Dann

00:04:39

Sie trainieren ein generatives KI-Modell

00:04:42

Maßgeschneidert auf Ihre spezifischen Bedürfnisse.

00:04:45

Generative KI ist eine Revolution

00:04:47

für das Marketing.

00:04:48

Es bietet mächtige Mittel

00:04:49

Werbung zu personalisieren,

00:04:51

Generieren Sie qualitativ hochwertige Inhalte

00:04:53

Qualitäts- und Optimierungskampagnen

00:04:55

für außergewöhnliche Ergebnisse.

00:00:05

Bienvenidos a este vídeo de formación

00:00:07

sobre el uso de la IA generativa

00:00:09

en publicidad y marketing.

00:00:11

Durante esta sesión,

00:00:13

Profundicemos

00:00:14

en el fascinante mundo de la IA

00:00:16

y descubrir cómo

00:00:18

revoluciona el campo del comercio.

00:00:21

Empecemos por entender qué es la IA

00:00:24

Generativo.

00:00:26

Inteligencia Artificial Generativa

00:00:27

es una tecnología avanzada que

00:00:30

permite que las computadoras aprendan a

00:00:32

crear contenido de forma autónoma, utilizando

00:00:34

Modelos y datos previamente entrenados

00:00:37

para impulsar resultados creativos.

00:00:39

A diferencia de la IA tradicional,

00:00:41

que sigue reglas estrictas, IA

00:00:43

generativo es capaz de producir

00:00:46

Obras únicas y creativas. En un

00:00:49

entorno en el que se gasta en publicidad

00:00:51

están creciendo exponencialmente,

00:00:53

Las empresas deben:

00:00:55

Innovar para destacar.

00:00:57

Aquí es donde entra en juego la IA

00:00:58

La tecnología generativa entra en juego.

00:01:00

Ofrece la posibilidad de crear

00:01:03

contenido publicitario altamente personalizado,

00:01:05

Optimiza las campañas a tiempo

00:01:07

y comprometer a los clientes'

00:01:09

más eficientemente que nunca.

00:01:11

Ahora mismo

00:01:11

Exploremos las diferentes técnicas

00:01:14

IA generativa que están revolucionando el

00:01:17

marketing y publicidad.

00:01:20

Estos son algunos de los métodos más comunes:

00:01:22

herramientas más poderosas disponibles para nosotros.

00:01:24

GANs, o Redes Neuronales

00:01:26

Los generativos adversarios, son uno de los

00:01:27

Piedras angulares de la IA

00:01:29

Generativo.

00:01:30

Consta de dos redes neuronales,

00:01:33

un generador y un discriminador, que

00:01:35

se enfrentan en un juego de oposición.

00:01:38

El generador crea datos,

00:01:40

por ejemplo, imágenes,

00:01:41

mientras que el discriminador

00:01:43

intentos de distinguir entre estos datos

00:01:45

generados a partir de datos reales.

00:01:47

Con el tiempo

00:01:49

El generador está mejorando

00:01:50

continuamente para producir

00:01:52

datos indistinguibles de la realidad.

00:01:55

Modelos de lenguaje previamente entrenados

00:01:56

son otra parte esencial de la IA

00:01:59

Generativo.

00:01:59

Son capaces de entender y

00:02:02

Genere texto contextualmente.

00:02:04

Como qué

00:02:05

Un modelo de lenguaje puede crear

00:02:07

Descripciones de productos basadas en

00:02:09

de las características de un artículo.

00:02:13

El aprendizaje profundo también es

00:02:15

una poderosa técnica en IA generativa.

00:02:18

Esta es un área de

00:02:20

Aprendizaje automático

00:02:21

donde se encuentran las redes neuronales profundas

00:02:24

utilizado para extraer información

00:02:25

a partir de datos sin procesar.

00:02:28

Por ejemplo, en marketing,

00:02:30

Estas redes pueden analizar

00:02:32

Big Data para detectar tendencias

00:02:34

y las preferencias de los consumidores.

00:02:36

Por último, el aprendizaje por refuerzo

00:02:38

es una técnica que se inspira en

00:02:40

Psicología conductual.

00:02:43

Consiste en entrenar un modelo

00:02:44

IA para hacer

00:02:46

recompensar las acciones positivas y

00:02:49

castigando las acciones negativas.

00:02:51

Por ejemplo, en el ámbito de la

00:02:52

publicidad en línea,

00:02:54

Un modelo puede aprender a optimizar

00:02:57

Inversión publicitaria en

00:02:58

basado en resultados pasados.

00:03:00

Estas técnicas son solo algunos ejemplos

00:03:03

el poder de la IA generativa.

00:03:05

Al combinarlos adecuadamente,

00:03:07

podemos crear sistemas avanzados de IA

00:03:09

capaz de reinventar la forma en que

00:03:11

Nos dedicamos a la publicidad y al marketing.

00:03:14

Ahora mismo

00:03:14

Echemos un vistazo a cómo la IA

00:03:16

generativo se utiliza en la práctica.

00:03:19

Las aplicaciones son numerosas.

00:03:21

Como qué

00:03:22

La publicidad personalizada es

00:03:23

uno de los más poderosos.

00:03:25

Las empresas pueden utilizar los datos

00:03:27

clientes, como sus preferencias

00:03:29

y su historial de navegación,

00:03:32

Para generar anuncios

00:03:33

Publicidad a medida.

00:03:34

Esto significa que cada anuncio es

00:03:36

diseñado para maximizar la relevancia,

00:03:39

aumentando así las posibilidades de conversión.

00:03:42

Veamos un ejemplo de la vida real.

00:03:43

Digamos que eres un

00:03:45

Negocio minorista en línea.

00:03:48

Tienes una clienta, Lisa,

00:03:49

¿Quién ha visto zapatos recientemente?

00:03:52

en su sitio web.

00:03:54

Gracias a la IA

00:03:55

Generativo

00:03:56

Puedes crear un anuncio

00:03:58

para Lisa.

00:03:59

Ella verá este anuncio cuando

00:04:01

navegar por los sitios web de los socios,

00:04:04

lo que aumenta la probabilidad de que

00:04:06

Haga clic en el anuncio y realice una compra.

00:04:08

Esto demuestra cómo la IA generativa

00:04:11

puede transformar cada punto

00:04:13

Contacto con el cliente en un solo lugar

00:04:16

oportunidad de conversión.

00:04:18

Ahora que hemos explorado los conceptos básicos,

00:04:20

Veamos cómo puedes

00:04:21

aplicar los principios de la IA

00:04:22

generativo en tu propio

00:04:24

trabajo de marketing.

00:04:26

Estos son los pasos clave a seguir.

00:04:29

El primer paso es

00:04:31

recopilar datos pertinentes,

00:04:32

ya sean las preferencias de los clientes,

00:04:34

datos de comportamiento o

00:04:37

Información del producto.

00:04:39

Entonces

00:04:39

está entrenando un modelo de IA generativa

00:04:42

adaptado a sus necesidades específicas.

00:04:45

La IA generativa es una revolución

00:04:47

para marketing.

00:04:48

Ofrece medios poderosos

00:04:49

personalizar los anuncios,

00:04:51

Genera contenido de alta calidad

00:04:53

Calidad y optimización de campañas

00:04:55

para obtener resultados excepcionales.

00:00:05

Selamat datang di video pelatihan ini

00:00:07

tentang penggunaan AI generatif

00:00:09

dalam periklanan dan pemasaran.

00:00:11

Selama sesi ini,

00:00:13

Mari selami lebih dalam

00:00:14

di dunia AI yang menarik

00:00:16

dan cari tahu caranya

00:00:18

merevolusi bidang perdagangan.

00:00:21

Mari kita mulai dengan memahami apa itu AI

00:00:24

Generatif.

00:00:26

Kecerdasan Buatan Generatif

00:00:27

adalah teknologi canggih yang

00:00:30

memungkinkan komputer mempelajari cara

00:00:32

Buat konten secara mandiri, menggunakan

00:00:34

Model dan data yang telah dilatih sebelumnya

00:00:37

untuk mendorong hasil kreatif.

00:00:39

Tidak seperti AI tradisional,

00:00:41

yang mengikuti aturan ketat, AI

00:00:43

generatif mampu menghasilkan

00:00:46

karya unik dan kreatif. Dalam sebuah

00:00:49

Lingkungan tempat belanja iklan

00:00:51

tumbuh secara eksponensial,

00:00:53

Bisnis harus

00:00:55

Berinovasi untuk menonjol.

00:00:57

Di sinilah AI masuk

00:00:58

Teknologi generatif ikut bermain.

00:01:00

Ini menawarkan kemungkinan untuk membuat

00:01:03

konten iklan yang sangat dipersonalisasi,

00:01:05

Optimalkan kampanye tepat waktu

00:01:07

dan melibatkan pelanggan

00:01:09

lebih efisien dari sebelumnya.

00:01:11

Sekarang

00:01:11

Mari kita jelajahi teknik yang berbeda

00:01:14

AI generatif yang merevolusi

00:01:17

pemasaran dan periklanan.

00:01:20

Berikut adalah beberapa metode yang paling umum:

00:01:22

alat yang lebih canggih tersedia bagi kami.

00:01:24

GAN, atau Jaringan Saraf Tiruan

00:01:26

Generatif permusuhan, adalah salah satu

00:01:27

Landasan AI

00:01:29

Generatif.

00:01:30

Ini terdiri dari dua jaringan saraf,

00:01:33

generator dan diskriminatior, yang

00:01:35

Saling berhadapan dalam permainan oposisi.

00:01:38

Generator membuat data,

00:01:40

misalnya gambar,

00:01:41

sedangkan diskriminator

00:01:43

Upaya untuk membedakan antara data ini

00:01:45

dihasilkan dari data nyata.

00:01:47

Lembur,

00:01:49

Genset semakin baik

00:01:50

terus menerus untuk menghasilkan

00:01:52

data tidak dapat dibedakan dari kenyataan.

00:01:55

Model bahasa yang telah dilatih sebelumnya

00:01:56

adalah bagian penting lainnya dari AI

00:01:59

Generatif.

00:01:59

Mereka mampu memahami dan

00:02:02

Hasilkan teks secara kontekstual.

00:02:04

Seperti apa

00:02:05

Model bahasa dapat membuat

00:02:07

Deskripsi produk berdasarkan

00:02:09

dari karakteristik suatu barang.

00:02:13

Deep learning juga

00:02:15

teknik yang kuat dalam AI generatif.

00:02:18

Ini adalah area

00:02:20

Pembelajaran mesin

00:02:21

di mana jaringan saraf dalam berada

00:02:24

digunakan untuk mengekstrak informasi

00:02:25

dari data mentah.

00:02:28

Misalnya, dalam pemasaran,

00:02:30

Jaringan ini dapat menganalisis

00:02:32

Big Data untuk Mendeteksi Tren

00:02:34

dan preferensi konsumen.

00:02:36

Akhirnya, pembelajaran penguatan

00:02:38

adalah teknik yang terinspirasi oleh

00:02:40

Psikologi perilaku.

00:02:43

Ini terdiri dari pelatihan model

00:02:44

AI untuk membuat

00:02:46

menghargai tindakan positif dan

00:02:49

dengan menghukum tindakan negatif.

00:02:51

Misalnya, di bidang

00:02:52

iklan online,

00:02:54

Sebuah model dapat belajar untuk mengoptimalkan

00:02:57

Belanja iklan di

00:02:58

berdasarkan hasil sebelumnya.

00:03:00

Teknik-teknik ini hanyalah beberapa contoh

00:03:03

kekuatan AI generatif.

00:03:05

Dengan menggabungkannya dengan tepat,

00:03:07

kita dapat membuat sistem AI canggih

00:03:09

mampu menemukan kembali cara kita

00:03:11

Kami melakukan periklanan dan pemasaran.

00:03:14

Sekarang

00:03:14

Mari kita lihat bagaimana AI

00:03:16

Generatif digunakan dalam praktik.

00:03:19

Aplikasinya banyak.

00:03:21

Seperti apa

00:03:22

Iklan yang dipersonalisasi adalah

00:03:23

Salah satu yang paling kuat.

00:03:25

Bisnis dapat menggunakan data

00:03:27

pelanggan, seperti preferensi mereka

00:03:29

dan riwayat penelusuran mereka,

00:03:32

Untuk membuat iklan

00:03:33

Iklan yang dibuat khusus.

00:03:34

Ini berarti bahwa setiap iklan adalah

00:03:36

dirancang untuk memaksimalkan relevansi,

00:03:39

sehingga meningkatkan peluang konversi.

00:03:42

Mari kita lihat contoh kehidupan nyata.

00:03:43

Katakanlah Anda seorang

00:03:45

bisnis ritel online.

00:03:48

Anda memiliki klien, Lisa,

00:03:49

Siapa yang baru-baru ini melihat sepatu

00:03:52

di situs web Anda.

00:03:54

Berkat AI

00:03:55

Generatif

00:03:56

Anda dapat membuat iklan

00:03:58

untuk Lisa.

00:03:59

Dia akan melihat iklan ini ketika dia

00:04:01

Jelajahi situs web mitra,

00:04:04

yang meningkatkan kemungkinan bahwa itu akan

00:04:06

Klik iklan dan lakukan pembelian.

00:04:08

Ini menunjukkan betapa generatif AI

00:04:11

dapat mengubah setiap titik

00:04:13

Kontak pelanggan di satu tempat

00:04:16

peluang konversi.

00:04:18

Sekarang kita telah menjelajahi dasar-dasarnya,

00:04:20

Mari kita lihat bagaimana Anda bisa

00:04:21

menerapkan prinsip-prinsip AI

00:04:22

generatif dalam diri Anda sendiri

00:04:24

pekerjaan pemasaran.

00:04:26

Berikut adalah langkah-langkah kunci yang harus diikuti.

00:04:29

Langkah pertama adalah

00:04:31

mengumpulkan data yang relevan,

00:04:32

Baik itu preferensi pelanggan,

00:04:34

data perilaku atau

00:04:37

Informasi Produk.

00:04:39

Kemudian

00:04:39

Anda melatih model AI generatif

00:04:42

disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda.

00:04:45

AI Generatif adalah sebuah revolusi

00:04:47

untuk pemasaran.

00:04:48

Ini menawarkan cara yang kuat

00:04:49

mempersonalisasi iklan,

00:04:51

Hasilkan konten berkualitas tinggi

00:04:53

Kualitas dan optimalkan kampanye

00:04:55

untuk hasil yang luar biasa.

00:00:05

Benvenuti in questo video di formazione

00:00:07

sull'uso dell'IA generativa

00:00:09

nella pubblicità e nel marketing.

00:00:11

Durante questa sessione,

00:00:13

Andiamo in profondità

00:00:14

nell'affascinante mondo dell'IA

00:00:16

e scopri come

00:00:18

rivoluziona il campo del commercio.

00:00:21

Iniziamo col capire cos'è l'AI

00:00:24

Generativo.

00:00:26

Intelligenza Artificiale Generativa

00:00:27

è una tecnologia avanzata che

00:00:30

consente ai computer di imparare a

00:00:32

creare contenuti in modo autonomo, utilizzando

00:00:34

Modelli e dati pre-addestrati

00:00:37

per ottenere risultati creativi.

00:00:39

A differenza dell'IA tradizionale,

00:00:41

che segue regole rigorose, l'IA

00:00:43

generativo è in grado di produrre

00:00:46

opere uniche e creative. In un

00:00:49

ambiente in cui la spesa pubblicitaria

00:00:51

stanno crescendo in modo esponenziale,

00:00:53

Le imprese devono

00:00:55

Innovare per distinguersi.

00:00:57

È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale

00:00:58

Entra in gioco la tecnologia generativa.

00:01:00

Offre la possibilità di creare

00:01:03

contenuti pubblicitari altamente personalizzati,

00:01:05

Ottimizza le campagne in tempo

00:01:07

e coinvolgere i clienti

00:01:09

in modo più efficiente che mai.

00:01:11

Subito

00:01:11

Esploriamo le diverse tecniche

00:01:14

l'IA generativa che sta rivoluzionando il

00:01:17

marketing e pubblicità.

00:01:20

Ecco alcuni dei metodi più comuni:

00:01:22

strumenti più potenti a nostra disposizione.

00:01:24

GAN, o reti neurali

00:01:26

Adversarial generatives, sono uno dei

00:01:27

Capisaldi dell'IA

00:01:29

Generativo.

00:01:30

È costituito da due reti neurali,

00:01:33

un generatore e un discriminatore, che

00:01:35

si affrontano in un gioco di opposizione.

00:01:38

Il generatore crea dati,

00:01:40

ad es. immagini,

00:01:41

mentre il discriminatore

00:01:43

tenta di distinguere tra questi dati

00:01:45

generato da dati reali.

00:01:47

Nel corso del tempo,

00:01:49

Il generatore sta migliorando

00:01:50

continuamente per produrre

00:01:52

dati indistinguibili dalla realtà.

00:01:55

Modelli linguistici pre-addestrati

00:01:56

sono un'altra parte essenziale dell'IA

00:01:59

Generativo.

00:01:59

Sono in grado di comprendere e

00:02:02

Genera testo contestualmente.

00:02:04

Come quello che

00:02:05

Un modello linguistico può creare

00:02:07

Descrizioni dei prodotti basate su

00:02:09

delle caratteristiche di un articolo.

00:02:13

Il deep learning è anche

00:02:15

una potente tecnica nell'IA generativa.

00:02:18

Si tratta di un'area di

00:02:20

Apprendimento automatico

00:02:21

dove si trovano le reti neurali profonde

00:02:24

utilizzato per estrarre informazioni

00:02:25

da dati grezzi.

00:02:28

Ad esempio, nel marketing,

00:02:30

Queste reti sono in grado di analizzare

00:02:32

Big Data per rilevare le tendenze

00:02:34

e le preferenze dei consumatori.

00:02:36

Infine, l'apprendimento per rinforzo

00:02:38

è una tecnica che si ispira a

00:02:40

Psicologia comportamentale.

00:02:43

Consiste nell'addestrare un modello

00:02:44

L'intelligenza artificiale per fare

00:02:46

premiare le azioni positive e

00:02:49

punendo le azioni negative.

00:02:51

Ad esempio, nel campo della

00:02:52

pubblicità online,

00:02:54

Un modello può imparare a ottimizzare

00:02:57

Spesa pubblicitaria in

00:02:58

sulla base dei risultati passati.

00:03:00

Queste tecniche sono solo alcuni esempi

00:03:03

la potenza dell'IA generativa.

00:03:05

Combinandoli in modo appropriato,

00:03:07

siamo in grado di creare sistemi avanzati di IA

00:03:09

in grado di reinventare il modo in cui

00:03:11

Facciamo pubblicità e marketing.

00:03:14

Subito

00:03:14

Diamo un'occhiata a come l'IA

00:03:16

generativo è usato nella pratica.

00:03:19

Le applicazioni sono numerose.

00:03:21

Come quello che

00:03:22

La pubblicità personalizzata è

00:03:23

uno dei più potenti.

00:03:25

Le aziende possono utilizzare i dati

00:03:27

clienti, come le loro preferenze

00:03:29

e la loro cronologia di navigazione,

00:03:32

Per generare annunci

00:03:33

pubblicità su misura.

00:03:34

Ciò significa che ogni annuncio è

00:03:36

progettato per massimizzare la pertinenza,

00:03:39

aumentando così le possibilità di conversione.

00:03:42

Diamo un'occhiata a un esempio di vita reale.

00:03:43

Supponiamo che tu sia un

00:03:45

attività di vendita al dettaglio online.

00:03:48

Hai una cliente, Lisa,

00:03:49

Chi ha visto di recente Shoes

00:03:52

sul tuo sito web.

00:03:54

Grazie all'IA

00:03:55

Generativo

00:03:56

Puoi creare un'inserzione

00:03:58

per Lisa.

00:03:59

Vedrà questo annuncio quando

00:04:01

navigare sui siti web dei partner,

00:04:04

il che aumenta la probabilità che

00:04:06

Clicca sull'annuncio ed effettua un acquisto.

00:04:08

Questo mostra come l'IA generativa

00:04:11

può trasformare ogni punto

00:04:13

Contatto con il cliente in un unico posto

00:04:16

opportunità di conversione.

00:04:18

Ora che abbiamo esplorato le basi,

00:04:20

Vediamo come puoi

00:04:21

applicare i principi dell'IA

00:04:22

generativo nel tuo

00:04:24

lavoro di marketing.

00:04:26

Ecco i passaggi chiave da seguire.

00:04:29

Il primo passo è quello di

00:04:31

raccogliere i dati pertinenti,

00:04:32

che si tratti delle preferenze dei clienti,

00:04:34

dati comportamentali o

00:04:37

Informazioni sul prodotto.

00:04:39

Allora

00:04:39

stai addestrando un modello di intelligenza artificiale generativa

00:04:42

su misura per le vostre esigenze specifiche.

00:04:45

L'IA generativa è una rivoluzione

00:04:47

per la commercializzazione.

00:04:48

Offre mezzi potenti

00:04:49

personalizzare gli annunci pubblicitari,

00:04:51

Genera contenuti di alta qualità

00:04:53

Qualità e ottimizzazione delle campagne

00:04:55

per risultati eccezionali.

00:00:05

このトレーニングビデオへようこそ

00:00:07

ジェネレーティブAIの活用について

00:00:09

広告とマーケティングで。

00:00:11

このセッションでは、

00:00:13

深く掘り下げてみましょう

00:00:14

AIの魅惑的な世界で

00:00:16

そして、それがどのようになっているかを調べてください

00:00:18

商取引の分野に革命を起こします。

00:00:21

まず、AIとは何かを理解することから始めましょう

00:00:24

生成。

00:00:26

ジェネレーティブ人工知能

00:00:27

は、

00:00:30

コンピュータが次の方法を学習できるようにします

00:00:32

を使用して、自律的にコンテンツを作成します。

00:00:34

事前トレーニング済みのモデルとデータ

00:00:37

クリエイティブな成果を促進します。

00:00:39

従来のAIとは異なり、

00:00:41

厳格なルールに従う、AI

00:00:43

ジェネレーティブは、

00:00:46

ユニークでクリエイティブな作品。で、

00:00:49

広告費がかかる環境

00:00:51

指数関数的に成長し、

00:00:53

企業は、

00:00:55

イノベーションで目立つように。

00:00:57

そこでAIの出番です

00:00:58

そこで登場するのがジェネレーティブ・テクノロジーです。

00:01:00

それは作成の可能性を提供します

00:01:03

高度にパーソナライズされた広告コンテンツ、

00:01:05

キャンペーンを期限内に最適化

00:01:07

顧客を惹きつける

00:01:09

かつてないほど効率的に。

00:01:11

今すぐ

00:01:11

さまざまなテクニックを探ってみましょう

00:01:14

ジェネレーティブAIに革命を起こしている

00:01:17

マーケティングと広告。

00:01:20

ここでは、最も一般的な方法をいくつか紹介します。

00:01:22

より強力なツールを利用できます。

00:01:24

GAN、またはニューラルネットワーク

00:01:26

敵対的生成は、

00:01:27

AIの礎

00:01:29

生成。

00:01:30

これは、2つのニューラルネットワークで構成されています。

00:01:33

ジェネレータとディスクリミネータで、

00:01:35

対戦ゲームで互いに向き合います。

00:01:38

ジェネレータはデータを作成し、

00:01:40

例えば、画像、

00:01:41

一方、識別器

00:01:43

これらのデータを区別する試み

00:01:45

実際のデータから生成されます。

00:01:47

時間が経つにつれて、

00:01:49

発電機が良くなってきています

00:01:50

継続的に生産する

00:01:52

現実と見分けがつかないデータ。

00:01:55

事前トレーニング済みの言語モデル

00:01:56

AIのもう一つの重要な部分です

00:01:59

生成。

00:01:59

彼らは理解し、

00:02:02

コンテキストに応じてテキストを生成します。

00:02:04

たとえば

00:02:05

言語モデルでは、

00:02:07

に基づく製品説明

00:02:09

アイテムの特性の。

00:02:13

深層学習も

00:02:15

ジェネレーティブAIの強力な技術です。

00:02:18

これは、

00:02:20

機械学習

00:02:21

ディープニューラルネットワークはどこにあるのか

00:02:24

情報の抽出に使用

00:02:25

生データから。

00:02:28

たとえば、マーケティングでは、

00:02:30

これらのネットワークは、

00:02:32

トレンドを検知するビッグデータ

00:02:34

そして消費者の好み。

00:02:36

最後に、強化学習

00:02:38

に触発されたテクニックです

00:02:40

行動心理学。

00:02:43

これは、モデルのトレーニングで構成されます

00:02:44

作るAIさん

00:02:46

肯定的な行動に報い、

00:02:49

ネガティブな行動を罰することによって。

00:02:51

たとえば、

00:02:52

オンライン広告、

00:02:54

モデルは最適化を学習できます

00:02:57

の広告費

00:02:58

過去の結果に基づきます。

00:03:00

これらの手法はほんの一例です

00:03:03

ジェネレーティブAIの力。

00:03:05

これらを適当に組み合わせることで、

00:03:07

高度なAIシステムを作ることができます

00:03:09

私たちのやり方を再発明することができます

00:03:11

広告とマーケティングを行います。

00:03:14

今すぐ

00:03:14

AIがどのように

00:03:16

ジェネレーティブは実際に使用されています。

00:03:19

用途は多岐にわたります。

00:03:21

たとえば

00:03:22

パーソナライズド広告とは、

00:03:23

最も強力なものの1つ。

00:03:25

企業はデータを活用できる

00:03:27

顧客の好みなど

00:03:29

そして彼らの閲覧履歴、

00:03:32

広告を生成するには

00:03:33

オーダーメイドの広告。

00:03:34

つまり、各広告は

00:03:36

関連性を最大化するように設計され、

00:03:39

したがって、コンバージョンの可能性が高まります。

00:03:42

実際の例を見てみましょう。

00:03:43

あなたが

00:03:45

オンライン小売事業。

00:03:48

リサというクライアントがいます。

00:03:49

最近靴を見た人

00:03:52

あなたのウェブサイトで。

00:03:54

AIのおかげで

00:03:55

生成

00:03:56

広告を作成できます

00:03:58

リサのために。

00:03:59

この広告は、彼女が

00:04:01

パートナー Web サイトの閲覧、

00:04:04

そうなる可能性が高まります

00:04:06

広告をクリックして購入します。

00:04:08

これは、ジェネレーティブAIがどのように

00:04:11

すべてのポイントを変換できます

00:04:13

顧客との連絡を 1 か所で

00:04:16

コンバージョンの機会。

00:04:18

基本を探ったので、

00:04:20

その方法を見てみましょう

00:04:21

AIの原則を適用する

00:04:22

あなた自身の生成

00:04:24

マーケティング業務。

00:04:26

従うべき主な手順は次のとおりです。

00:04:29

最初のステップは、

00:04:31

関連データの収集

00:04:32

顧客の好みであろうと、

00:04:34

行動データまたは

00:04:37

製品情報。

00:04:39

そうしたら

00:04:39

ジェネレーティブAIモデルをトレーニングしている

00:04:42

お客様の特定のニーズに合わせて調整します。

00:04:45

ジェネレーティブAIは革命

00:04:47

マーケティングのため。

00:04:48

それは強力な手段を提供します

00:04:49

広告をパーソナライズし、

00:04:51

高品質のコンテンツを生成する

00:04:53

キャンペーンの品質と最適化

00:04:55

例外的な結果のために。

00:00:05

Welkom bij deze trainingsvideo

00:00:07

over het gebruik van generatieve AI

00:00:09

in reclame en marketing.

00:00:11

Tijdens deze sessie,

00:00:13

Laten we diep duiken

00:00:14

in de fascinerende wereld van AI

00:00:16

en ontdek hoe het

00:00:18

brengt een revolutie teweeg op het gebied van handel.

00:00:21

Laten we beginnen met te begrijpen wat AI is

00:00:24

Geslachtelijk.

00:00:26

Generatieve kunstmatige intelligentie

00:00:27

is een geavanceerde technologie die

00:00:30

stelt computers in staat om te leren hoe ze

00:00:32

Creëer autonoom content met behulp van

00:00:34

Vooraf getrainde modellen en gegevens

00:00:37

om creatieve resultaten te stimuleren.

00:00:39

In tegenstelling tot traditionele AI,

00:00:41

die strikte regels volgt, AI

00:00:43

generatief is in staat om te produceren

00:00:46

unieke en creatieve werken. In een

00:00:49

omgeving waar reclame-uitgaven

00:00:51

groeien exponentieel,

00:00:53

Bedrijven moeten

00:00:55

Innoveer om op te vallen.

00:00:57

Dit is waar AI om de hoek komt kijken

00:00:58

generatieve technologie komt om de hoek kijken.

00:01:00

Het biedt de mogelijkheid om

00:01:03

sterk gepersonaliseerde reclame-inhoud,

00:01:05

Optimaliseer campagnes op tijd

00:01:07

en betrek de betrokkenheid van klanten

00:01:09

Efficiënter dan ooit.

00:01:11

Nu onmiddellijk

00:01:11

Laten we eens kijken naar de verschillende technieken

00:01:14

generatieve AI die een revolutie teweegbrengen in de

00:01:17

marketing en reclame.

00:01:20

Hier zijn enkele van de meest voorkomende methoden:

00:01:22

krachtigere tools die voor ons beschikbaar zijn.

00:01:24

GAN's, oftewel neurale netwerken

00:01:26

Adversarial generatives, zijn een van de

00:01:27

Hoekstenen van AI

00:01:29

Geslachtelijk.

00:01:30

Het bestaat uit twee neurale netwerken,

00:01:33

een generator en een discriminator, die

00:01:35

Neem het tegen elkaar op in een spel van tegenstand.

00:01:38

De generator creëert gegevens,

00:01:40

bijv. afbeeldingen,

00:01:41

terwijl de discriminator

00:01:43

pogingen om onderscheid te maken tussen deze gegevens

00:01:45

gegenereerd op basis van echte gegevens.

00:01:47

Na verloop van tijd,

00:01:49

De generator wordt steeds beter

00:01:50

continu te produceren

00:01:52

gegevens die niet van de werkelijkheid te onderscheiden zijn.

00:01:55

Vooraf getrainde taalmodellen

00:01:56

zijn een ander essentieel onderdeel van AI

00:01:59

Geslachtelijk.

00:01:59

Ze zijn in staat om te begrijpen en

00:02:02

Genereer tekst contextueel.

00:02:04

Zoals wat

00:02:05

Een taalmodel kan

00:02:07

Productbeschrijvingen op basis van

00:02:09

van de kenmerken van een artikel.

00:02:13

Deep learning is ook

00:02:15

een krachtige techniek in generatieve AI.

00:02:18

Dit is een gebied van

00:02:20

Machinaal leren

00:02:21

waar diepe neurale netwerken zijn

00:02:24

Wordt gebruikt om informatie te extraheren

00:02:25

van ruwe gegevens.

00:02:28

Bijvoorbeeld in marketing,

00:02:30

Deze netwerken kunnen analyseren

00:02:32

Big data om trends te detecteren

00:02:34

en de voorkeuren van de consument.

00:02:36

Tot slot, reinforcement learning

00:02:38

is een techniek die is geïnspireerd op

00:02:40

Gedragspsychologie.

00:02:43

Het bestaat uit het trainen van een model

00:02:44

AI om te maken

00:02:46

positieve acties te belonen en

00:02:49

door negatieve acties te bestraffen.

00:02:51

Bijvoorbeeld op het gebied van

00:02:52

online adverteren,

00:02:54

Een model kan leren optimaliseren

00:02:57

Advertentie-uitgaven in

00:02:58

op basis van resultaten uit het verleden.

00:03:00

Deze technieken zijn slechts enkele voorbeelden

00:03:03

de kracht van generatieve AI.

00:03:05

Door ze op de juiste manier te combineren,

00:03:07

we kunnen geavanceerde AI-systemen maken

00:03:09

in staat om de manier waarop we

00:03:11

Wij doen reclame en marketing.

00:03:14

Nu onmiddellijk

00:03:14

Laten we eens kijken hoe AI

00:03:16

generatief wordt in de praktijk gebruikt.

00:03:19

De toepassingen zijn talrijk.

00:03:21

Zoals wat

00:03:22

Gepersonaliseerde reclame is

00:03:23

een van de krachtigste.

00:03:25

Bedrijven kunnen de data gebruiken

00:03:27

klanten, zoals hun voorkeuren

00:03:29

en hun browsegeschiedenis,

00:03:32

Advertenties genereren

00:03:33

Reclame op maat.

00:03:34

Dit betekent dat elke advertentie

00:03:36

ontworpen om de relevantie te maximaliseren,

00:03:39

waardoor de kans op conversie toeneemt.

00:03:42

Laten we eens kijken naar een voorbeeld uit de praktijk.

00:03:43

Laten we zeggen dat je een

00:03:45

online detailhandel.

00:03:48

Je hebt een klant, Lisa,

00:03:49

Wie heeft er onlangs schoenen bekeken?

00:03:52

op uw website.

00:03:54

Dankzij AI

00:03:55

Geslachtelijk

00:03:56

Je kunt een advertentie maken

00:03:58

voor Lisa.

00:03:59

Ze zal deze advertentie zien wanneer ze

00:04:01

blader door partnerwebsites,

00:04:04

waardoor de kans groter wordt dat het

00:04:06

Klik op de advertentie en doe een aankoop.

00:04:08

Dit laat zien hoe generatieve AI

00:04:11

kan elk punt transformeren

00:04:13

Klantcontact op één plek

00:04:16

conversie mogelijkheid.

00:04:18

Nu we de basis hebben verkend,

00:04:20

Laten we eens kijken hoe u

00:04:21

de principes van AI toepassen

00:04:22

Generatief in je eigen

00:04:24

marketingwerk.

00:04:26

Dit zijn de belangrijkste stappen die u moet volgen.

00:04:29

De eerste stap is om

00:04:31

relevante gegevens te verzamelen;

00:04:32

of het nu gaat om de voorkeuren van de klant,

00:04:34

gedragsgegevens of

00:04:37

Productinformatie.

00:04:39

Dan

00:04:39

je traint een generatief AI-model

00:04:42

afgestemd op uw specifieke behoeften.

00:04:45

Generatieve AI is een revolutie

00:04:47

voor marketing.

00:04:48

Het biedt krachtige middelen

00:04:49

advertenties personaliseren,

00:04:51

Genereer inhoud van hoge kwaliteit

00:04:53

Kwaliteits- en optimaliseercampagnes

00:04:55

voor uitzonderlijke resultaten.

00:00:05

Chào mừng bạn đến với video đào tạo này

00:00:07

về việc sử dụng AI tạo ra

00:00:09

trong quảng cáo và tiếp thị.

00:00:11

Trong phiên họp này,

00:00:13

Hãy đi sâu vào

00:00:14

trong thế giới AI hấp dẫn

00:00:16

và tìm hiểu làm thế nào nó

00:00:18

cách mạng hóa lĩnh vực thương mại.

00:00:21

Hãy bắt đầu bằng cách hiểu AI là gì

00:00:24

Phát sinh.

00:00:26

Trí tuệ nhân tạo tạo ra

00:00:27

là một công nghệ tiên tiến mà

00:00:30

Cho phép máy tính học cách

00:00:32

Tạo nội dung tự chủ, sử dụng

00:00:34

Các mô hình và dữ liệu được đào tạo trước

00:00:37

để thúc đẩy kết quả sáng tạo.

00:00:39

Không giống như AI truyền thống,

00:00:41

tuân theo các quy tắc nghiêm ngặt, AI

00:00:43

thế hệ có khả năng sản xuất

00:00:46

công trình độc đáo và sáng tạo. Trong một

00:00:49

Môi trường chi tiêu quảng cáo

00:00:51

đang phát triển theo cấp số nhân,

00:00:53

Doanh nghiệp phải

00:00:55

Đổi mới để nổi bật.

00:00:57

Đây là lúc AI xuất hiện

00:00:58

Công nghệ phát sinh phát huy tác dụng.

00:01:00

Nó cung cấp khả năng tạo

00:01:03

nội dung quảng cáo được cá nhân hóa cao,

00:01:05

Tối ưu hóa chiến dịch kịp thời

00:01:07

và thu hút khách hàng'

00:01:09

hiệu quả hơn bao giờ hết.

00:01:11

Ngay bây giờ

00:01:11

Hãy cùng khám phá các kỹ thuật khác nhau

00:01:14

AI đang cách mạng hóa

00:01:17

tiếp thị và quảng cáo.

00:01:20

Dưới đây là một số phương pháp phổ biến nhất:

00:01:22

Các công cụ mạnh mẽ hơn có sẵn cho chúng tôi.

00:01:24

GAN hoặc Mạng thần kinh

00:01:26

Sinh vật đối nghịch, là một trong những

00:01:27

Nền tảng của AI

00:01:29

Phát sinh.

00:01:30

Nó bao gồm hai mạng lưới thần kinh,

00:01:33

một máy phát điện và một bộ phân biệt đối xử, trong đó

00:01:35

đối mặt với nhau trong một trò chơi đối lập.

00:01:38

Trình tạo tạo dữ liệu,

00:01:40

ví dụ: hình ảnh,

00:01:41

trong khi người phân biệt đối xử

00:01:43

Cố gắng phân biệt giữa các dữ liệu này

00:01:45

được tạo ra từ dữ liệu thực.

00:01:47

Theo thời gian,

00:01:49

Máy phát điện ngày càng tốt hơn

00:01:50

liên tục để sản xuất

00:01:52

dữ liệu không thể phân biệt được với thực tế.

00:01:55

Mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước

00:01:56

là một phần thiết yếu khác của AI

00:01:59

Phát sinh.

00:01:59

Họ có thể hiểu và

00:02:02

Tạo văn bản theo ngữ cảnh.

00:02:04

Thích cái gì

00:02:05

Một mô hình ngôn ngữ có thể tạo

00:02:07

Mô tả sản phẩm dựa trên

00:02:09

về đặc điểm của một mặt hàng.

00:02:13

Học sâu cũng là

00:02:15

một kỹ thuật mạnh mẽ trong AI tạo ra.

00:02:18

Đây là một lĩnh vực của

00:02:20

Máy học

00:02:21

Mạng nơ-ron sâu ở đâu

00:02:24

được sử dụng để trích xuất thông tin

00:02:25

từ dữ liệu thô.

00:02:28

Ví dụ, trong tiếp thị,

00:02:30

Các mạng này có thể phân tích

00:02:32

Dữ liệu lớn để phát hiện xu hướng

00:02:34

và sở thích của người tiêu dùng.

00:02:36

Cuối cùng là học tăng cường

00:02:38

là một kỹ thuật được lấy cảm hứng từ

00:02:40

Tâm lý học hành vi.

00:02:43

Nó bao gồm đào tạo một mô hình

00:02:44

AI để tạo ra

00:02:46

khen thưởng những hành động tích cực và

00:02:49

bằng cách trừng phạt các hành động tiêu cực.

00:02:51

Ví dụ, trong lĩnh vực

00:02:52

quảng cáo trực tuyến,

00:02:54

Một mô hình có thể học cách tối ưu hóa

00:02:57

Chi tiêu quảng cáo trong

00:02:58

dựa trên kết quả trong quá khứ.

00:03:00

Những kỹ thuật này chỉ là một vài ví dụ

00:03:03

sức mạnh của AI tạo ra.

00:03:05

Bằng cách kết hợp chúng một cách thích hợp,

00:03:07

chúng ta có thể tạo ra các hệ thống AI tiên tiến

00:03:09

có thể phát minh lại cách chúng ta

00:03:11

Chúng tôi làm quảng cáo và tiếp thị.

00:03:14

Ngay bây giờ

00:03:14

Chúng ta hãy xem AI như thế nào

00:03:16

Generative được sử dụng trong thực tế.

00:03:19

Các ứng dụng rất nhiều.

00:03:21

Thích cái gì

00:03:22

Quảng cáo được cá nhân hóa là

00:03:23

một trong những mạnh mẽ nhất.

00:03:25

Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu

00:03:27

khách hàng, chẳng hạn như sở thích của họ

00:03:29

và lịch sử duyệt web của họ,

00:03:32

Để tạo quảng cáo

00:03:33

quảng cáo được thiết kế riêng.

00:03:34

Điều này có nghĩa là mỗi quảng cáo là

00:03:36

được thiết kế để tối đa hóa mức độ liên quan,

00:03:39

do đó làm tăng cơ hội chuyển đổi.

00:03:42

Hãy xem xét một ví dụ thực tế.

00:03:43

Giả sử bạn là một

00:03:45

kinh doanh bán lẻ trực tuyến.

00:03:48

Bạn có một khách hàng, Lisa,

00:03:49

Ai gần đây đã xem giày

00:03:52

trên trang web của bạn.

00:03:54

Nhờ AI

00:03:55

Thế hệ

00:03:56

Bạn có thể tạo quảng cáo

00:03:58

cho Lisa.

00:03:59

Cô ấy sẽ thấy quảng cáo này khi cô ấy

00:04:01

duyệt các trang web đối tác,

00:04:04

làm tăng khả năng nó sẽ

00:04:06

Nhấp vào quảng cáo và mua hàng.

00:04:08

Điều này cho thấy AI tạo ra như thế nào

00:04:11

Có thể biến đổi mọi điểm

00:04:13

Liên hệ khách hàng ở một nơi

00:04:16

cơ hội chuyển đổi.

00:04:18

Bây giờ chúng ta đã khám phá những điều cơ bản,

00:04:20

Hãy xem làm thế nào bạn có thể

00:04:21

áp dụng các nguyên tắc của AI

00:04:22

tạo ra trong riêng của bạn

00:04:24

công việc tiếp thị.

00:04:26

Dưới đây là các bước chính để làm theo.

00:04:29

Bước đầu tiên là

00:04:31

thu thập dữ liệu liên quan,

00:04:32

cho dù đó là sở thích của khách hàng,

00:04:34

dữ liệu hành vi hoặc

00:04:37

Thông tin sản phẩm.

00:04:39

Sau đó

00:04:39

bạn đang đào tạo một mô hình AI tạo ra

00:04:42

phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

00:04:45

AI tạo ra là một cuộc cách mạng

00:04:47

để tiếp thị.

00:04:48

Nó cung cấp các phương tiện mạnh mẽ

00:04:49

cá nhân hóa quảng cáo,

00:04:51

Tạo nội dung chất lượng cao

00:04:53

Chất lượng và tối ưu hóa chiến dịch

00:04:55

cho kết quả đặc biệt.

00:00:05

歡迎觀看此培訓視頻

00:00:07

關於生成式人工智慧的使用

00:00:09

在廣告和行銷方面。

00:00:11

在本屆會議期間，

00:00:13

讓我們深入瞭解一下

00:00:14

在引人入勝的人工智慧世界中

00:00:16

並瞭解它是如何做到的

00:00:18

徹底改變了商業領域。

00:00:21

讓我們從了解什麼是人工智慧開始

00:00:24

生成。

00:00:26

生成式人工智慧

00:00:27

是一項先進的技術，

00:00:30

允許計算機學習如何

00:00:32

使用

00:00:34

預訓練模型和數據

00:00:37

以推動創意成果。

00:00:39

與傳統 AI 不同，

00:00:41

遵循嚴格的規則，人工智慧

00:00:43

生成式能夠產生

00:00:46

獨特而富有創意的作品。在一個

00:00:49

廣告支出的環境

00:00:51

呈指數級增長，

00:00:53

企業必須

00:00:55

創新以脫穎而出。

00:00:57

這就是人工智慧的用武之地

00:00:58

生成技術開始發揮作用。

00:01:00

它提供了創建的可能性

00:01:03

高度個性化的廣告內容，

00:01:05

及時優化營銷活動

00:01:07

並吸引客戶

00:01:09

比以往任何時候都更高效。

00:01:11

馬上

00:01:11

讓我們來探索一下不同的技術

00:01:14

生成式 AI 正在徹底改變

00:01:17

營銷和廣告。

00:01:20

以下是一些最常見的方法：

00:01:22

我們可以使用更強大的工具。

00:01:24

GAN 或神經網路

00:01:26

對抗性生成詞，是

00:01:27

人工智慧的基石

00:01:29

生成。

00:01:30

它由兩個神經網路組成，

00:01:33

一個生成器和一個鑒別器，其中

00:01:35

在對立的遊戲中面對面。

00:01:38

生成器創建數據，

00:01:40

例如圖像，

00:01:41

而鑒別器

00:01:43

試圖區分這些數據

00:01:45

從真實數據生成。

00:01:47

隨著時間的流逝，

00:01:49

發電機越來越好了

00:01:50

持續生產

00:01:52

數據與現實無法區分。

00:01:55

預訓練語言模型

00:01:56

是人工智慧的另一個重要部分

00:01:59

生成。

00:01:59

他們能夠理解和

00:02:02

根據上下文生成文字。

00:02:04

比如

00:02:05

語言模型可以創建

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產品描述基於

00:02:09

物品的特徵。

00:02:13

深度學習也是

00:02:15

生成式 AI 中的一種強大技術。

00:02:18

這是一個領域

00:02:20

機器學習

00:02:21

深度神經網路在哪裡

00:02:24

用於提取資訊

00:02:25

來自原始數據。

00:02:28

例如，在市場行銷中，

00:02:30

這些網路可以分析

00:02:32

大數據檢測趨勢

00:02:34

和消費者偏好。

00:02:36

最後，強化學習

00:02:38

是一種受啟發的技術

00:02:40

行為心理學。

00:02:43

它包括訓練模型

00:02:44

人工智慧製作

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獎勵積極行動和

00:02:49

通過懲罰消極行為。

00:02:51

例如，在

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網路廣告，

00:02:54

模型可以學習優化

00:02:57

廣告支出

00:02:58

基於過去的結果。

00:03:00

這些技術只是其中的幾個例子

00:03:03

生成式 AI 的力量。

00:03:05

通過適當地組合它們，

00:03:07

我們可以創建先進的人工智慧系統

00:03:09

能夠重塑我們的方式

00:03:11

我們做廣告和行銷。

00:03:14

馬上

00:03:14

讓我們來看看人工智慧是如何的

00:03:16

生成式在實踐中使用。

00:03:19

應用程式很多。

00:03:21

比如

00:03:22

個性化廣告是

00:03:23

最強大的之一。

00:03:25

企業可以使用這些數據

00:03:27

客戶，例如他們的偏好

00:03:29

以及他們的瀏覽歷史，

00:03:32

生成廣告

00:03:33

量身定做的廣告。

00:03:34

這意味著每個廣告都是

00:03:36

旨在最大限度地提高相關性，

00:03:39

從而增加了轉換的機會。

00:03:42

讓我們看一個現實生活中的例子。

00:03:43

假設您是

00:03:45

在線零售業務。

00:03:48

你有一個客戶，麗莎，

00:03:49

誰最近看過鞋子

00:03:52

在您的網站上。

00:03:54

感謝人工智慧

00:03:55

生成

00:03:56

您可以建立廣告

00:03:58

對於麗莎。

00:03:59

當她

00:04:01

瀏覽合作夥伴網站，

00:04:04

這增加了它的可能性

00:04:06

點擊廣告並進行購買。

00:04:08

這顯示了生成式 AI 如何

00:04:11

可以轉換每個點

00:04:13

客戶聯繫集中在一個地方

00:04:16

轉換機會。

00:04:18

現在我們已經探索了基礎知識，

00:04:20

讓我們看看你如何能做到

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應用人工智慧的原理

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生成你自己的

00:04:24

行銷工作。

00:04:26

以下是要遵循的關鍵步驟。

00:04:29

第一步是

00:04:31

收集相關數據，

00:04:32

無論是客戶的喜好，

00:04:34

行為數據或

00:04:37

產品資訊。

00:04:39

然後

00:04:39

您正在訓練生成式 AI 模型

00:04:42

根據您的特定需求量身定製。

00:04:45

生成式人工智慧是一場革命

00:04:47

用於行銷。

00:04:48

它提供了強大的手段

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個性化廣告，

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生成高質量內容

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品質和優化活動

00:04:55

以獲得卓越的結果。

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