使用 AI 工具指导营销和销售

mouakter96

对数字营销的影响
数字营销基于有效分析数据以做出明智决策的能力。深度研究可以从根本上改变营销人员获取和使用信息的方式。我们来看一些具体的应用：



1. 趋势与竞争分析
营销人员可以使用深度研究进行深入的市场研究，分析新兴趋势并在几分钟内评估竞争对手的策略。

使用示例：

科技品牌可以委托分析人工智能对软件行业的影响，并在短时间内获得包含最新数据和经过验证的参考资料的详细报告。



2. SEO 和生成引擎优化（GEO）
传统的 SEO正在演变为生成引擎优化 (GEO) ，其中Google SGE和Bing Chat等引擎上的搜索基于生成 AI。深度研究可能是优化这个新生态系统内容的关键工具，确保答案准确、引用可靠并符合用户需求。



3. 创建数据支持的内容
快速获取可验证的信息对于生成优质内容大有裨益。内容团队可以利用深度研究来：

获得可靠的案例研究和参考。

生成有关行业趋势的详细报告。

根据真实数据识别内容机会。



4. 广告优化与细分
深度研究可以通过识别消费者的行为模式和偏好来改善受众细分。这将允许设计出更加精确和有效的广告活动。



结论：一位出色的实习生还是一场彻底的革命？
Deep Research 是 OpenAI 如何押注人工智能垂直化、创建针 乌拉圭电话号码领先 对特定领域而非通用模型的工具的一个明显例子。它专注于高级研究，并能在几分钟内进行深入分析，这可能会改变整个行业，包括数字营销。

然而，其高成本和使用限制可能会使其普及速度变慢。关键在于公司如何将其融入到工作流程中，以及 OpenAI 是否调整其定价模式以使其更易于访问。

我们正在寻找终极研究助手还是仅仅是少数人保留的高级工具？时间和代理人工智能的进化将会提供答案。




恩里克·丘斯特
Cyber​​click 的 AI 工程师和数据科学家，计算数学和数据分析专家。他毕业于巴塞罗那自治大学（UAB）计算数学和数据分析专业，他的经验主要集中在开发基于人工智能的先进解决方案，将数据转化为高影响力的策略。