Navigating Google's Cookie Phase-Out: A Critical Moment for Digital MarketingTable of Contents Introduction Understanding the Impact of Google's Cookie Phase-Out The Importance of Personalization in Digital Marketing Strategies to Navigate...

人工智能的未来：行业领袖探讨潜力和伦理影响目录 介绍 改变我们的思维、工作和运营方式 人工智能在增强客户体验中的应用 人工智能驱动的生产力和决策 通过人工智能提升客户互动 利用人工智能支持生态和环境 结论 常问问题 介绍 想象一下一个世界，您的日常任务得到简化，客户体验得到提升，环境问题得到精确解决，这全部归功于人工智能（AI）的力量。在人工智能赏识日即将来临之际，行业领袖们正在阐明人工智能在各个领域的深远影响和未来潜力。本文深入探讨了人工智能如何改变我们的思维、工作和运营方式，同时着重强调伴随其而来的伦理考虑。通过阅读本文，您将全面了解人工智能的益处、挑战以及其变革性的潜力。让我们开始吧。 改变我们的思维、工作和运营方式 商业效率的演变 xAmplify的人工智能和创新主管Daniel Keys指出了人工智能在现代企业中发挥的变革作用。通过利用人工智能，企业现在可以简化运营、提升生产力和推动创新。快速分析大量数据的能力使组织能够得出支持决策过程的可操作见解。这种能力不仅提高了效率，还在当今充满活力的市场上提供了竞争优势。 透明度和可解释性：建立信任 人工智能系统的透明度和可解释性是不容忽视的一个关键方面。Keys强调，为了将人工智能成功整合到业务流程中，确保决策过程透明且可追溯是至关重要的。透明度不仅培养了信任，还减轻了偏见结果的风险，这对于伦理的人工智能实施至关重要。 人工智能在增强客户体验中的应用 真正的客户利益的重要性 SiteMinder的首席产品官Leah Rankin强调，人工智能应该用来真正改善客户体验。企业必须专注于利用人工智能提升每一次客户互动。然而，仅仅为了推进而使用人工智能，而没有为客户带来有形的利益，可能会导致宝贵资源的浪费。因此，在决定是否实施人工智能或自动化时，始终应该将对客户产生的潜在价值放在首位。 税务行业：自动化和数据隐私 在税务领域，TaxTank的CEO兼创始人Nicole Kelly预测未来将由完全自动化的税务解决方案主宰。人工智能可以通过自动化例行任务、减少错误和提供实时见解来改革税务管理。然而，朝着这个未来的旅程涉及到解决与数据隐私和人工智能决策过程透明度有关的挑战。强大的安全措施对于保护用户数据和维护信任至关重要。 人工智能驱动的生产力和决策 将资源重新分配到高价值任务 Chronos Agency的首席营收官Nina Jung强调了人工智能如何提升生产力和决策能力。人工智能工具使企业能够将资源从乏味的任务转移到战略规划和创造性思维上。这一重大转变使公司能够专注于推动增长和创新的高价值任务。人工智能的出现为品牌重新思考资源分配提供了令人兴奋的契机，从而从运营中提取更大的价值。 生成模型人工智能在信息管理中的作用...

Why Longer Videos Are Becoming More Commonplace on YouTubeTable of Contents Introduction The Evolution of Content Consumption Creator Strategies: Embracing Long-Form Content Short-Form Creators Transitioning to Longer Formats The Audience...

AI浪潮的导航：数据安全、稳定性和公平性目录 引言 营销中生成AI的兴起 测试和安全措施：沙盒和工作小组 解决数据安全问题 应对AI幻觉和偏见 法规和道德考虑 结论 常见问题 引言 人工智能（AI）已经成为技术进步的前沿领域，承诺在各个行业带来变革性影响。其中，营销和广告行业在生成AI的迅速发展中尤为脆弱。然而，随着机构们纷纷采用这些先进工具，与数据安全、稳定性和公平性相关的关键问题也带来了独特的挑战，需要谨慎处理。本博文深入探讨了将AI整合到营销中的复杂性，机构为确保安全使用而采取的流程，以及不断塑造着该领域的未解决问题。 营销中生成AI的兴起 基于AI的营销革命在去年开始迅速发展，主要受到生成AI工具的出现推动。这些技术旨在自动生成从文本到图像的内容，带来了兴奋和怀疑。虽然简化和增强营销工作的潜力不容忽视，但实际价值和长期效益仍在审查之中。 什么是生成AI？ 生成AI指的是通常由机器学习模型驱动的系统，能够通过学习现有数据生成新的内容。例如，OpenAI的ChatGPT就展示了这些能力，它可以产生类似人类的文本，进行对话，并完成各种与语言相关的任务。此外，生成AI的范围还扩展到包括图像创作、视频合成甚至音乐作曲。 生成AI在实践中的应用 各大营销机构已经开始推出专门用于内部使用和客户服务的AI驱动平台。例如，Digitas推出了Digitas AI，为客户提供了一个专用的生成AI操作系统。尽管这些先进的解决方案仍处于实验阶段，更多关注的是取悦高管的期望和在AI竞争中保持领先地位，而不是提供具体结果。 测试和安全措施：沙盒和工作小组 确保AI的安全和道德部署涉及创建能够在没有风险的情况下对这些工具进行测试的环境。这导致了“沙盒”的出现-这些是安全而隔离的空间，可以对AI进行严格评估。此外，内部AI工作小组和专门的客户合同在负责任地管理这些创新方面起着重要作用。 沙盒的重要性 沙盒作为受控环境，机构可以在其中测试AI技术，而不会将敏感信息或系统暴露于潜在风险之下。通过在这样的空间中进行测试，机构可以在完全整合AI解决方案到其运营之前，识别和减轻可能与数据安全、合法合规和性能稳定性相关的问题。 AI工作小组 内部AI工作小组由各个部门的专家组成，包括IT、法律和财务等部门，对AI平台进行全面审核。他们的角色是确保任何采用的工具符合公司的安全标准，不侵犯知识产权，并与道德准则一致。 解决数据安全问题 随着AI平台处理大量数据（包括潜在敏感的客户信息），数据安全成为一个重要问题。随着AI采用的增加，数据泄露和未经授权访问的风险也升级。 安全环境 一流机构，例如McCann Worldgroup，与ChatGPT、Microsoft Copilot和Claude.ai等主要AI提供商达成了面向企业的协议。这些协议规定AI平台必须在安全环境中运行，确保任何使用或生成的数据得到保护。...

Retail Media：媒体代理商的全漏斗打法目录 介绍 Retail Media的演进 全漏斗营销：新规范 水平和垂直维度 技术与Retail Media的交集 Retail Media的未来趋势 结论 常见问题 介绍 在媒体购买领域，Retail Media已经成为一个至关重要的参与者，从一个小众策略发展为一套全面的全漏斗营销策略。随着营销人员努力利用来自销售的数据来实现策略的货币化和改进，各机构越来越多地采用Retail Media的服务。本博客详细介绍了Retail Media如何改变媒体购买领域，并且解释了为什么它对于现代营销策略来说是不可或缺的。 通过本文，您将了解到Retail Media网络（RMNs）如何采用全漏斗营销策略，对媒体代理商的影响，以及这个动态领域的未来发展方向。不管您是经验丰富的媒体购买人员还是对这个概念还不熟悉，本指南都提供了对Retail Media角色演变的重要见解。 Retail Media的演进 最初，Retail Media主要是一种低漏斗的营销工具，专注于直接转化和以绩效为导向的指标。然而，随着数字化环境的发展，RMNs的策略和能力也在不断发展。如今，Retail Media已经超越了其起源，提供从品牌意识到客户拥护等所有方面的全漏斗解决方案。 观念的转变 过去，Retail Media和购物者营销被认为是漏斗末端的活动，主要针对准备购买的消费者。这种观点已经发生了巨大的变化。如今的Retail Media采用了一种整体的方法，考虑的是整个客户旅程，从最初的意识到最终的交易以及之后的活动。...