在数字营销和内容策略中使用人工智能的缺点

人工智能 (AI) 的采用已在众多行业中迅速普及，现在可以在从供应链管理到医疗保健和建筑等各个领域找到它的身影。

然而，随着任何新技术的采用，都会产生犹豫感，常常让企业领导者质疑他们的决定是否会对他们的前瞻性战略产生积极影响。

在过去的几个月中，我们看到人工智能在数字营销领域得到广泛应用，使营销人员和小型企业能够更有效地开展广告活动并提高目标受众的参与度。

尽管人工智能在数字营销和内容策略方面存在潜在缺陷，但该技术已被证明是其他行业的游戏规则改变者。例如，人工智能已被用来在创纪录的时间内发现新的癌症药物，其中一家小型公司处于这一创新的最前沿。虽然人工智能对营销的长期影响仍不确定，但它在其他领域的成功表明它可能对该行业产生积极影响。参观市场背后。本段是AI生成的广告。

随着几家大型科技公司大力投资开发更新、更先进的工具，数字营销人员和企业主现在开始质疑这些工具对其营销和内容策略工作可能产生的长期影响。

人工智能如何应用于数字营销和内容生成

已经有大量的公开数字平台，使营销人员和新手专业人士能够利用人工智能工具来帮助改进和制定更有效的营销策略

例如，一些营销人员已经开始依赖Albert等工具，这是一种人工智能应用程序，可以帮助他们进一步优化社交媒体平台和网站上的付费活动。

其他工具（包括 Skyword）有助于个性化内容，使营销人员能够更有效地缩小工作范围，以覆盖所需的目标受众。

CopyAI 和 AI Writer 等解决方案可以帮助营销人员有效地生成新内容。其他应用程序可以帮助团队更有效地生成大量数据，帮助他们建立可在内容营销策略中使用的新的前瞻性指标和关键数据点。

人工智能软件工具的采用现在涉及数字营销领域的几个关键点，使团队能够更高效地工作，并帮助他们为业务和客户制定更全面的策略。

人工智能在数字营销中的缺点

任何新技术都会带来一系列缺点和风险，在公司或企业的数字营销策略的更广泛范围内实施这些工具之前，需要仔细评估这些缺点和风险。

透明度

关于人工智能应用程序有效性最常见且经常受到广泛质疑的担忧之一是透明度。这些工具中的大多数都是通过消耗大量可用数据来发挥作用的。通过这个过程，人工智能工具可以开发自动化算法，帮助提供更准确的见解。

然而，最近专家们开始质疑这些做法是否透明，是否可以直接改进他们的数字营销策略。

尽管这些系统现在可以过滤大量的数据和信息，但在如何训练这些工具以及是否采取有效措施来最大限度地减少与偏见、错误信息和其他可能损害企业利益的因素相关的问题方面仍然缺乏透明度。企业的数字营销策略。

道德问题

另一个潜在的缺点是使用人工智能模型制定数字营销策略的道德影响。这些应用程序的不正确使用可能会给营销人员和新手企业家带来更大的近期问题。

营销团队通常会通过战略发展产生新的内容，然而，随着人工智能的发展，数据收集、信息不准确和版权问题等问题导致了一些道德困境，需要营销人员通过人类解释来解决。

这意味着，尽管这些系统可以确保更准确地衡量关键数据指标和目标参与度，但营销人员需要制定明确的指导方针，说明如何有效地使用这些系统来增强其数字营销策略，而不是超越整个流程。

人工智能偏见

已经有大量证据表明某些人工智能模型存在偏见倾向。研究表明，大型人工智能数据库向用户提供的信息存在超过 38% 的偏见。

使用低效的人工智能模型会产生有偏差的结果，会直接影响公司的营销策略，并进一步影响其内容策略。这将要求数字营销人员将他们的指标与他们正在使用的工具准确地结合起来，同时还要确保他们的数据不仅偏向于特定的社会人口。

这些努力需要额外的资源，只会增加内容创建或广告活动的营销预算的初始成本。此外，人工智能偏见可能会导致营销团队忽视其人口或受众的重要部分，从长远来看，这可能会破坏他们的努力或降低参与度。

缺乏个性化

在营销中使用个性化，也许更重要的是在内容中使用个性化，是任何数字营销团队最有价值的资产之一。行业数据表明，通过有针对性的广告和消息传递实现的个性化是购买过程中的关键要素。

近 23% 的受访消费者表示，他们的购买决定很大程度上是由个性化广告驱动的。除此之外，39% 的受访者质疑定向广告中个性化的透明度，引发了人们对公司如何检索其信息以及如何使用这些信息的担忧。

人工智能模型倾向于依赖现有内容，而不是人类智能或人类情感。这可能会造成营销团队和消费者之间的隔阂，进一步在消费者的视角中取代他们的内容，只会扩大他们之间的差距并实现与目标受众的互动。

不自然的内容

尽管一些平台允许营销人员几乎即时创建新内容，但过度依赖人工智能模型可能会导致内容不自然，并且常常与目标受众脱节。

由此产生的因素通常会导致内容显得不那么人性化，而且几乎太机械化了。虽然专业营销人员通常会避免这些情况，但知识或经验较少且过度依赖自动化内容生成的团队可能会发现他们的策略在翻译中丢失，并慢慢偏离他们的关键目标。

此外，其他陷阱包括与其他竞争对手相似的内容，因为人工智能模型利用可用的数据和信息来产生想法，但不一定能提出可以帮助品牌从竞争对手中脱颖而出的新想法。

对数据的依赖

较新的人工智能模型的主要缺点之一是它们依赖新信息或数据来生成算法。这要求代理机构和营销人员已经能够访问他们想要分析的必要信息。

对于规模较小的机构来说，获得信誉良好且值得信赖的数据的机会较少，这可能会带来额外的问题，因为它们往往没有足够的资源来有效地训练新的人工智能模型。

对新数据或信息的高度依赖可能会给营销人员应用营销策略带来障碍。为了确保有效、更可靠的结果，各机构需要不断检索新数据来训练他们的模型，但也要确保这些信息的透明使用。

优化内容较少

为了使内容排名高于竞争对手，营销团队需要不断更新信息，并确保其符合搜索引擎的优化和排名标准。

人工内容的盛行意味着许多搜索引擎必须更新其爬虫标准，这意味着一些搜索引擎现在可以标记仅使用人工模型生成的网站或内容。

较新的工具现在可以评估某些页面的优化，重点关注不直接为用户增加价值的关键点。通过这些努力，搜索引擎可以惩罚未双重优化的内容。

最终，这意味着新的爬虫技术现在可以检测人类生成的内容与算法生成的内容进行比较。

不切实际的期望

总体而言，营销人员对人工智能的应用抱有不切实际的期望。虽然这些模型极大地影响了营销团队现在如何开发新的营销和内容策略，但整个过程仍然需要依赖人工干预。

人工智能的整体基础设施仍处于开发过程中，这意味着其中许多系统仍然相对简单，不能被视为数字营销的最终解决方案。

人工智能功能可以帮助数字营销人员做出更有洞察力和明智的决策，但是，人工干预对于编辑策划和确保营销和内容策略的准确应用仍然是必要的。

信息不准确

目前，并非所有人工智能模型都接受了准确或最新信息的训练，这为营销人员和内容团队留出了很大的空间来监督这些差距。使用错误信息或误导客户的成本可能会让团队付出更大的努力，从而损害任何公司的声誉和权威。

更重要的是，社交媒体上发布的虚假或误导性信息的增加正在给利用这些平台训练和收集数据的人工智能模型带来进一步的挫折。

从长远来看，对这些人工智能模型的依赖可能会导致营销人员制定的策略不仅与目标受众脱节，而且可能会用虚假信息误导他们，从而引发对公司在消费者市场中权威的担忧。

最后的想法

虽然人工智能使营销人员能够通过使用分析数据获得更多信息，但仍然存在一些陷阱，使营销人员无法与目标受众保持联系以及整体营销和内容策略。

数字营销人员需要考虑他们的直接需求，还要考虑这些工具的长期有效性以及它们如何对前瞻性策略产生积极影响。

将这些工具与更传统的努力（包括人类的聪明才智）结合使用，将确保营销人员能够有效地采用准确的模型，但在需要时用人类智慧推翻这些见解。

对于那些不太了解或不熟练如何使用这些工具发挥最大优势的团队来说，仍然不建议严重依赖人工智能。相反，营销团队可以专注于这些工具如何丰富他们的分析见解，并使用与其总体营销目标相符的指标。